R 실습 : 회귀분석

#Regression

#lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", ...)
#summary(object, correlation = FALSE, symbolic.cor = FALSE, ...)
#anova(object, ..., scale = 0, test = "F")

#lm 적용 후 적합된 회귀모형 객체에 대해 활용할 수 있는 함수
# print
# summary: 회귀분석 후 기본 결과 확인
# coef, coeffients: 추정된 회귀계수값 확인
# resid, residuals: 잔차 확인
# fitted: 종속변수 추정값
# anova: 요인에 대한 분산분석 결과 확인
# predict: 새로운 데이터에 대한 추정값
# plot: 회귀 진단 그림
# confint: 회귀계수에 대한 신뢰구간
# deviance: 잔차제곱합
# vcov: 추정된 분산-공분산 행렬
# logLik: 정규성 가정 하에서 로그-우도값(log-likelihood)
# AIC: 정보기준값, AIC
# step: AIC 기준으로 모형 선택 과정

 

 

y=-0.7861+0.69x

 

@회귀분석 후 residual확인하기

 

 

 

 

 

 

 

 

[다중회귀]

 

Ozone-65.34,   +0.06solar.R,     -3.333wind,     +1.65temp,      R^2=0.6

가장 많은 영향을 주는 것 = wind

 

[잔차독립성검증?]

잔차들이 영향이있는지

 

[독립성확보가 되는지 과정]

 

 

화이트노이즈를 0으로 만드는 것이 목적??

 

잔차가 최종적으로 0으로 되어야 최종적으로 모델을 수용

 

logozone=-0.26+0.0025-0.06+0.05

 

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