[devil's camp] - 자료분석 Using R (정진경)
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중앙대학교 Zeropage 주최의 기술 세미나 devil's camp 발표자료 입니다.
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[devil's camp] - 자료분석 Using R (정진경)
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- 5. 분할표
- 6. 회귀 모형
- 7. Data = Model + Error
- 8. OLS (Ordinary Least Squares) Method
- 9. RStudio 및 코드 다운로드 R 설치: https://cran.rstudio.com/ RStudio 설치: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ 실습 코드: … http://bit.ly/28ZfNuo
- 10. 단순 회귀 모형 Example - Car Repair Data
- 12. 회귀 진단 - 선형성 가정 Example - Hamilton Data
- 13. 회귀 진단 - 이상점, 영향점 Example - Cook’s Distance, DFITS
- 14. 다중 회귀 모형 Example - Supervisor Data
- 16. 어떤 모델이 적절한가?
- 17. 범주형 설명변수, 교호작용 Example - Salary Survey Data
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- 20. 회귀진단 - 오차의 자기상관 Example - Ski Sales Data
- 21. AR Model
- 22. 로지스틱 회귀 모형
- 23. GLM - 이항반응변수
- 24. 로지스틱 회귀
- 25. 다중공선성
- 26. 변수 선택
Editor's Notes
- Q: X, Y축 상의 자료를 분석하시오. Q: 모호한 데이터에 대해서도 분석 가능한가? 체중관리 앱을 만든다고 가정하고, 사용자의 체중이 시간에 따라 증가하면 경고하고, 감소하면 칭찬하는 기능을 넣으려고 한다. 증가/감소 했음을 어떻게 판단할 것인가? 1종 오류와 2종 오류를 어떻게 제어할 수 있는가?
- Lady가 홍차를 먼저 넣은 밀크티와, 우유를 먼저 넣은 밀크티를 구분할 수 있는 능력이 있다고 주장한다. 실험 설계: 4개의 홍차를 먼저 넣은 밀크티, 4개의 우유를 먼저 넣은 밀크티 총 8개의 밀크티를 무작위로 배치한 뒤 4개를 선택해 맞추도록 한다. 주장에 대해 가설을 설정하고 검정한다. 귀무가설: 맞출 확률이 ½ 이다. (구분할 수 있는 능력이 없다) 대립가설: 맞출 확률이 ½ 보다 높다. (구분할 수 있는 능력이 있다) Exact Test. 모형 없이 검정 가능.
- 변수 종류에 대한 이해 양적 변수 질적 변수 - 명목형, 순서형 몸무게 예제는 양적 변수(시간)와 양적 변수(몸무게) 간의 관계 티 예제는 명목형 변수와 명목형 변수 간의 관계
- 모형 설정 후 회귀방정식 추정 추정된 식에서 설명변수의 중요성을 평가하고 주어진 설명변수들의 값에 대한 반응변수의 값을 예측하기 위하여 사용될 수 있다.
- SSE 개념 소개
- ch2.R Setwd로 소스코드 다운로드 받은 디렉토리로 이동
- 복잡한 모델일 수록 Goodness of Fit은 크다. 변수를 왕창 추가하면 될까? > No. 해석 불가능. 설득력 없음. 대신 Prediction은 가능.