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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 회귀모형) 2024년 신규교재 연습문제 1장. 2번, 5번 교재 연습문제 2장. 1번, 4번, 5번

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한컴오피스
최초등록일 2024.04.12 최종저작일 2024.04
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 회귀모형) 2024년 신규교재 연습문제 1장. 2번, 5번 교재 연습문제 2장. 1번, 4번, 5번
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    • 💡 통계적 모델링의 실무적 접근 방법 설명

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    소개

    - 2024년 신규교재에 근거하여 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 명확하게 작성하였습니다.
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    목차

    R을 이용하여 다음을 작성하시오.

    1. 교재 연습문제 1장. 2번, 5번 (10점)

    2. 교재 연습문제 2장. 1번, 4번, 5번 (20점)

    3. 참고문헌

    본문내용

    R을 이용하여 다음을 작성하시오.

    1. 교재 연습문제 1장. 2번, 5번 (10점)

    1) 2번
    자동차의 무게가 무거우면 이를 움직이는 데 더 많은 연료가 소모된다는 것은 알려진 사실이다. 자동차의 무게와 자동차를 1km 움직이는 데 필요한 에너지량과의 함수관계를 정확히 판단하기 위하여 A자동차회사는 다음의 자료를 실험을 통하여 얻었다. 실험비용이 많이 드는 관계로 9번만 실험하였다.<ex1-2.csv>

    (1) x에 대한 y의 회귀직선을 구하시오. 이 자료의 산점도를 그리고, 회귀직선을 산점도 위에 그려 넣어시오.

    ①코드
    # 회귀직선
    x <- c(0.9, 1.3, 2.1, 2.5, 2.4, 1.7, 0.7, 1.2, 1.6)
    y <- c(2.0, 2.6, 4.3, 5.8, 5.1, 3.2, 1.8, 2.3, 3.0)
    reg <- lm(y~x) # 단순선형회귀모형 적합
    summary(reg) # 회귀계수 등 출력
    # 산점도와 회귀직선 시각화
    plot(x, y, main="x와 y의 산점도", col="blue", pch=19)
    abline(lm(y~x), col="red", lwd=2) # 회귀선 추가

    ②결과
    코드 실행 결과 그림 생략

    위 회귀분석 결과에 따라, 절편 추정치는 -0.1157이고 기울기의 추정치는 2.1626이다. 따라서 추정된 회귀식은 다음과 같다.

    참고자료

    · R을 이용한 회귀모형, KNOU PRESS, 2024
    · https://online.stat.psu.edu/stat462/node/91/
    · https://github.com/marzieh-zamani/ML_1_Simple_Linear_Regression/blob/master/data/Fish.csv
    · https://github.com/Vinayak409/Real-estate-price-prediction/blob/master/Real%20estate.csv
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 단순선형회귀모형
      단순선형회귀모형은 종속변수와 독립변수 간의 선형관계를 모형화하는 기본적인 회귀분석 기법입니다. 이 모형은 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 유용하며, 모형의 해석이 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 실제 상황에서는 종속변수에 영향을 미치는 요인이 단 하나의 독립변수로 제한되는 경우가 드물기 때문에, 다중선형회귀모형을 활용하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 단순선형회귀모형은 기초적인 회귀분석 기법으로서 이해와 활용이 쉽지만, 실제 문제 해결을 위해서는 다중선형회귀모형과 같은 보다 복잡한 모형을 고려해야 할 것입니다.
    • 2. 단순선형회귀모형
      단순선형회귀모형은 종속변수와 독립변수 간의 선형관계를 모형화하는 기본적인 회귀분석 기법입니다. 이 모형은 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 유용하며, 모형의 해석이 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 실제 상황에서는 종속변수에 영향을 미치는 요인이 단 하나의 독립변수로 제한되는 경우가 드물기 때문에, 다중선형회귀모형을 활용하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 단순선형회귀모형은 기초적인 회귀분석 기법으로서 이해와 활용이 쉽지만, 실제 문제 해결을 위해서는 다중선형회귀모형과 같은 보다 복잡한 모형을 고려해야 할 것입니다.
    • 3. 다중선형회귀모형
      다중선형회귀모형은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 고려하여 모형을 구축하는 기법입니다. 이 모형은 실제 상황에서 더 현실적인 설명력을 가지며, 변수 간의 상호작용 효과를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 모형의 복잡성이 증가함에 따라 해석이 어려워지고, 다중공선성 문제 등 새로운 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 다중선형회귀모형을 활용할 때는 모형의 적합성과 타당성을 면밀히 검토해야 하며, 모형 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 충분히 고려해야 합니다.
    • 4. 다중선형회귀모형
      다중선형회귀모형은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 고려하여 모형을 구축하는 기법입니다. 이 모형은 실제 상황에서 더 현실적인 설명력을 가지며, 변수 간의 상호작용 효과를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 모형의 복잡성이 증가함에 따라 해석이 어려워지고, 다중공선성 문제 등 새로운 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 다중선형회귀모형을 활용할 때는 모형의 적합성과 타당성을 면밀히 검토해야 하며, 모형 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 충분히 고려해야 합니다.
    • 5. 다중선형회귀모형
      다중선형회귀모형은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 고려하여 모형을 구축하는 기법입니다. 이 모형은 실제 상황에서 더 현실적인 설명력을 가지며, 변수 간의 상호작용 효과를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 모형의 복잡성이 증가함에 따라 해석이 어려워지고, 다중공선성 문제 등 새로운 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 다중선형회귀모형을 활용할 때는 모형의 적합성과 타당성을 면밀히 검토해야 하며, 모형 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 충분히 고려해야 합니다.
  • 자료후기

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      자동차 무게와 에너지 소모량의 관계, 위도와 피부암 사망자 수의 관계, 제품 강도와 공정 온도/압력의 관계, 어류 종별 특성과 무게의 관계, 주택 가격과 주택 나이/거리/편의시설의 관계 등 다양한 주제의 단순 및 다중 회귀 모형 적합 실습을 수행하였습니다.
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