방송통신대학교 정보통계학과에서 제공하는 R의 입문 10장 통계분석(2)의 연습문제 2이다:
회귀분석중에서 여러개의 변수 조합을 통해서 Y값을 구하는 방법은 rcmdr.plugin.HH를 사용해야한다:
데이타를 위와 같이 입력한다:
물소비량을 var1으로
평균온도를 var2
작업일수를 var3
작업량을 var4로...
*** 물소비량 var1은 나머지변수들의 계산으로 산출되는 Y값이 된다.
Statistics - Fit Analysis - Linear Model를 선택한다.
계산값이 나온 이후, Models - Protection Intervals (HH) 를 통하여 물소비량(var1, Y값)을 다른변수값 통제속에서 계산한다:
물소비량(Y, var1) = a*평균온드(var2)+b*작업일수(var3)+c*작업량(var4)+상수값(절편)의 선형회귀수식이다.
var2 = 평균온도 20도(섭씨)
var3 = 작업일수 27일(1 day)
var4 = 작업량 60(*1000톤)
Fit값 3.488297 값이 나온다. --> 약 3.49(*1000톤)의 물소비량이 발생한다는 뜻이다.
회귀분석중에서 여러개의 변수 조합을 통해서 Y값을 구하는 방법은 rcmdr.plugin.HH를 사용해야한다:
데이타를 위와 같이 입력한다:
물소비량을 var1으로
평균온도를 var2
작업일수를 var3
작업량을 var4로...
*** 물소비량 var1은 나머지변수들의 계산으로 산출되는 Y값이 된다.
Statistics - Fit Analysis - Linear Model를 선택한다.
계산값이 나온 이후, Models - Protection Intervals (HH) 를 통하여 물소비량(var1, Y값)을 다른변수값 통제속에서 계산한다:
물소비량(Y, var1) = a*평균온드(var2)+b*작업일수(var3)+c*작업량(var4)+상수값(절편)의 선형회귀수식이다.
var2 = 평균온도 20도(섭씨)
var3 = 작업일수 27일(1 day)
var4 = 작업량 60(*1000톤)
Fit값 3.488297 값이 나온다. --> 약 3.49(*1000톤)의 물소비량이 발생한다는 뜻이다.
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