#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:..

통계검증1 #t-test #t.test(x, y = NULL,alternative = c("two.sided", "less", "greater"), # mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,conf.level = 0.95, ...) 2.Greater(우측) / less(좌측) =단측검정 #t.test(formula, data, subset, na.action, ...) [일표본 t검증] [평균이 5을 넘는지에 대한 대응가설 검증] [T.test 시행 시 확인사항] 1)등분산성 var.test / var.test(extra~group, sleep) 2)양측, 단측검정 단측 검정 사용 : 결과를 어느 정도 알고 있을 때 양측검정 사용 : 결과를 모를 때 3)p-value..