R/R 예제11 10.회귀모형(Regression Model) 회귀모형(Regression Model) 목차 0.데이터 불러오기 1.상관 분석 2.회귀모형 찾기 3.다항회귀모형 0.데이터 불러오기 data(women) str(women) ## 'data.frame': 15 obs. of 2 variables: ## $ height: num 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 ... ## $ weight: num 115 117 120 123 126 129 132 135 139 142 ... women(여성 데이터셋) -height: 키(단위:in) -weight: 몸무게(단위:lb) R에 있는 기본 데이터셋인 women을 불러온다.2개의 변수와 15개의 관측치가 있다. 1.상관 분석 여성의 키와 몸무게의 인과관계를 위한 회귀분석하기 전에, 두 변수의.. 2019. 2. 18. 9.다변량 분산분석(MANOVA:Multi-variate Analysis Of Variance) 다변량 분산분석(MANOVA:Multi-variate Analysis Of Variance) 목차 0.데이터 불러오기 1.다변량 분산분석이란 2.MANOVA 0.데이터 불러오기 data(iris) str(iris) ## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: ## $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... ## $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... ## $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... ## $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0... 2019. 2. 17. 8.이원분류 분산분석(Two way ANOVA) 이원분류 분산분석(Two way ANOVA) 목차 0.데이터 불러오기 1.이원분류 분산분석이란 2.전제조건 3.Two-way ANOVA test 4.다중비교 0.데이터 불러오기 data(ToothGrowth) str(ToothGrowth) ## 'data.frame': 60 obs. of 3 variables: ## $ len : num 4.2 11.5 7.3 5.8 6.4 10 11.2 11.2 5.2 7 ... ## $ supp: Factor w/ 2 levels "OJ","VC": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... ## $ dose: num 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ... levels(ToothGrowth$supp) ## [1] "OJ" "VC.. 2019. 2. 17. 7.일원분류 분산분석(One way ANOVA) 일원분류 분산분석(One way ANOVA) 목차 0.데이터 불러오기 1.일원분류 분산분석이란 2.전제조건 3.One-way ANOVA test 4.다중비교 5.비모수일때 0.데이터 불러오기 data(PlantGrowth) str(PlantGrowth) ## 'data.frame': 30 obs. of 2 variables: ## $ weight: num 4.17 5.58 5.18 6.11 4.5 4.61 5.17 4.53 5.33 5.14 ... ## $ group : Factor w/ 3 levels "ctrl","trt1",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... levels(PlantGrowth$group) ## [1] "ctrl" "trt1" "trt2" R에 있는 기본 데이터셋인 Pl.. 2019. 2. 17. 6.Paired samples T-test Paired samples T-test 목차 0.데이터 만들기 1.Paired samples T-test란 2.시각화로 확인하기 3.모수적 방법 4.비모수적 방법 0.데이터 만들기 before 2019. 2. 15. 5.Unpaired Two samples T-test Unpaired Two samples T-test 목차 0.데이터 만들기 1.Unpaired Two samples T-test란 2.모수적 방법 3.비모수적 방법 0.데이터 만들기 women_weight 2019. 2. 15. 4.One Sample T-test One sample T-test 목차 0.데이터 만들기 1.One Sample T-test란 2.모수적 방법 3.비모수적 방법 0.데이터 만들기 set.seed(1234) my.data 2019. 2. 15. 3.독립성 검정(Test of Independence) 독립성 검정(Test of Independence) 목차 0.데이터 불러오기 1.독립성 검정이란 2.범주형 변수간에 검정 3.연속형 변수간에 검정 0.데이터 불러오기 library(ggplot2) data(mpg) mpg 2019. 2. 15. 2.등분산성 검정(Homogeneity of Variance Test) 등분산성 검정(Homogeneity of Variance Test) 목차 0.데이터 불러오기 1.등분산성 검정이란 2.두 집단일때 3.다 집단일때 0.데이터 불러오기 data(ToothGrowth) data(PlantGrowth) str(ToothGrowth) ## 'data.frame': 60 obs. of 3 variables: ## $ len : num 4.2 11.5 7.3 5.8 6.4 10 11.2 11.2 5.2 7 ... ## $ supp: Factor w/ 2 levels "OJ","VC": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... ## $ dose: num 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ... str(PlantGrowth) ## 'data.fr.. 2019. 2. 14. 1.정규성 검정(Normality Test) 정규성 검정(Normality Test) 목차 0.데이터 불러오기 1.정규성 검정이란 2.중요한 두 법칙 3.정규성 검정 시각화 4.Shapiro-Wilk 검정 0.데이터 불러오기 my.data =30)인 경우 데이터셋은 정규분포를 따른다. 중심극한의 정리(C.L.T - Central Limit Theorem) 1.표본의 평균은 표본의 크기가 커질수록, 정규분표와 유사해진다. 2.모집단이 정규분포하지 않더라도 표본의 크기가 충분히 크다면, 정규분포라고 가정할 수 있다. 대수의 법칙 1.표본의 크기가 증가할수록, 통계적 추정의 정밀도가 향상된다는 것을 수학적으로 증명 2.표본의 크기가 커짐에 따라 표본에서 계산한 평균값과 모집단의 실제평균과의 차이가 매우 작아진다. 3.정규성 검정 시각화 1)ggdensi.. 2019. 2. 14. 0.R 고급의 시작 R을 이용하면 다양한 통계기법을 쉽게 나타낼 수 있다. 기본적인 데이터셋에 대한 적합도 검정에는 정규성 검정뿐만 아니라 등분산성 검정, 선형성 검정 등 다양한 기법들이 있다. 적합도 검정의 종류 * 정규성(normality) 검정 - Shapiro-Wilk’s normality test 검정 : `shapiro.test{stats}` - Kolmogorov-Smirnov (K-S) normality test : `ks.test{stats}` * 등분산성(homogeneity of variance) 검정 : - F-test : `var.test{stats}` - Bartlett’s test : `bartlett.test{stats}` - Levene’s test : `leveneTest{car}` - Fl.. 2019. 2. 14. 이전 1 다음