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R Commander Plug-In 사용하기 (일반) GUI 환경으로 구성된 R Commander (Rcmdr 패키지) 에서 많은 통계적 기법들을 편하게 사용할 수 있다. 하지만, 터미널 환경에서 가능한 보다 심화 기능들을 사용하지 못하는 단점들이 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 Plug-in 형태로 추가기능들을 사용할 수 있다. R을 실행한 다음, 2010. 12. 30.
방송통신대학교 정보통계학과 감사합니다. 2010. 12. 29.
R Commander - Statistics - Fit Models - Linear Regression (2) 선형회귀분석을 통하여 가상의 직선을 추정하여 그릴 수 있다. 하지만, 결과치들이 가상의 직선으로 수렴하는가의 여부는 또다른 설명력을 요구한다. 위에서 제시되는 결과값들을 살펴보자. Y = 13.127X + 26.626 으로 추정할 수 있다. 이러한 추정에 대한 근거의 타당성 여부: 1) 13.127이라는 기울기는 유의확률 99,9% ( 0.001, **)에서 0.00457이라는 영가설 기각가능성, 2) 절편 26.626은 유의확률 95%에서 0.20972라는 영가설 기각불가능성 회귀모형의 특성을 분석할 수 있는 근거는 1)추정값의 표준오차: 값이 크면 수렴의 강도가 작다는 의미이다. 2) Multiple R-squared: 결정계수 --> 1에 가까울수록 회귀모형의 설명력이 높다고 판단한다. (0.569.. 2010. 12. 29.
R Commander - Statistics - Fit Models - Linear Regression (1) "Regression" 리그레션, 또는 회귀분석이라고 일반적으로 불리는 '선형 회귀분석'은 통계학에서 흔히 쓰이는 기법이다. "관계성",,, 특히 (+)의 관계성을 분석하는 '상관계수' 를 구하는 법과 더불어서 말이다. 1차 선형 함수에서는 가상의 직선 기울기와 가상의 최초시작점을 의미하는 절편을 구하면, 그래프를 그리면서 시각화시킬 수 있다. Y 값은 반응하는 값이므로, 종속변수 또는 결과값을 의미한다. R Commander에서는 Response variable 로 제시된다. X 값은 투입값이며, 원인적 역할, 일반적으로 독립변수를 의미한다. R Commander에서는 Explanatory variable(s)가 된다. 위 그림은 어느 결과값을 나타낸다. 그 중에서 Estimate -Intercept의.. 2010. 12. 29.

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