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이번에 배울 것은 회귀 분석 예제입니다. 가설을 세우고 회귀 분석을 통해 가설이 검증되었는지, 혹은 기각되었는지 확인하는 예제입니다. 코드 # 단순회귀분석 result

Data/Analytics 2018. 4. 30. 00:38

이번에 배울 것은 회귀분석을 사용할 때 적절한지 확인하기 위한 예제입니다. 코드 #단순선회 회귀 모델 적절성 head(women,2) nrow(women) cor(women$weight, women$height) plot(weight ~ height, data=women) fit

Data/Analytics 2018. 4. 30. 00:38

이번에 배울 것은 회귀 분석 예제입니다. 회귀 분석은 기존 통계 분석을 결과로 어떠한 현상의 경향성을 추측하는 분석입니다. 회귀 분석을 통해 100% 까진 아니더라도 현실을 설명하고 미래를 간략하게 나마 예측할 수 있습니다. 코드 #회귀분석 : 어떤 값을 기준으로 다른 결과값을 예측 #단순회귀 : 일변수 일차방정식 #판매량y = 30 + 10 * (판촉행사횟수) #y=b0 + b1*x #최소자승법을 이용해 b1(기울기)를 구할 수 있다. #기울기를 이용해 b0(절편을 구할 수 있다. #부모의 IQ : 110,120,130,140,150 #자녀의 IQ : 100,105,128,115,142 x

Data/Analytics 2018. 4. 30. 00:37

이번에 배울 것은 요인분석 예제입니다. 요인 분석은 특정 변인들 간에 공통 요인이있다고 했을 때 그 변수들간의 상호 관련성을 잠재 요인으로 집약하는 방법입니다. 코드 # 요인분석 : 변인의 갯수를 축소 # #• 변수 설명 6개 과목의 점수 (5 점 만점 = 5 점 척도) #• g1:물리，g2 :화학, g3:사회，g4:영어, g5:수학 g6:과학 g1

Data/Analytics 2018. 4. 30. 00:34

이번에 배울 것은 R 환경에서 상관계수 분석 예제입니다. 두 변수간 관련 수준을 확인하는 예제입니다. 코드 # 상관계수 : 두 확률변수 간 관련있는 정도(밀도)를 수자로 표현 # 두 변수 간 관련이 있다 해서 원인과 결과에 의한 관계라고 볼 수는 없다 # -1

Data/Analytics 2018. 4. 30. 00:33

오늘은 R 환경에서 아노바 분석을 하는 예제입니다. 코드 # 세집단 평균차이 검정 # 3가지 교육방법을 적용하여 1개월동안 교육받은 교육생 세 집단간 실기 시험의 평균에 차이가 있는지 검정한다. # 귀무 : 세집단간 실기시험 평균차이 X # 대립 : 세집단간 실기시험 평균차이 ㅇ data

Data/Analytics 2018. 4. 23. 01:22

오늘은 R 환경에서 세 집단간의 비율을 분석하는 예제입니다. 코드 data

Data/Analytics 2018. 4. 23. 00:20

오늘은 R 환경에서 두 집단간의 평균을 분석하는 예제입니다. 코드 data

Data/Analytics 2018. 4. 23. 00:20