[한국외대] r 프로그램 이론 정리

소개글

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목차

1. 모집단 모형
2. 표본모형
3. R 해석하기
4. 유의성 검정
5. R-squared, 결정계수
6. t-검정, F-statistic
7. 가정8개 확인하기
8. 질적 설명변수 : 설명변수가 범주형 변수일 때

본문내용

표본을 통해 모집단 모형을 추정하게 된다 (표본 -> 모집단 모형)

<모집단 모형>
Y_i=B_0+B_1 X_i1+⋯+B_k X_ik+ε_i
B_0+B_1 X_i1+⋯+B_k X_ik : 체계적 요소, ε_i : 체계적 요소
y햇=B_0+B_1 X_i1+⋯+B_k X_ik
B_0,B_1,⋯,B_k : (모)회귀계수 = 회귀모수
B_0 : 절편, 상수항 -> x=0일 때의 y값
B_1 〖,B〗_2,〖⋯,B〗_k : 기울기 -> x가 1 변화했을 때 y의 변화량

<표본모형>
Y_i=b_0+b_1 X_i1+⋯+b_k X_ik+e_i
b_0,b_1,⋯,b_k : 관찰 가능한 값 -> 통계량, 추정량

가정 : 1) x는 상수로 가정
2) x변수, y변수는 선형임 가정
3) y변수는 확률변수
오차항의 특성 : 확률변수이며 y변수와 동일한 특성을 지님

추정이 효과적이기 위해서는 e_i 비체계적 부분을 최소화해야 함
잔차 〖(y-y햇)〗^2 최소화하는 b_0,b_1,⋯,b_k를 구하는 방법이 OLS이다
-> 이를 구할 때, 미분과 편미분을 사용하여 구한다
결과) b_1=r S_y/S_x = 상관계수×(y의 표준편차)/(x의 표준편차)
b_0=y평균-b_1 x평균
-> R에서 b_0,b_1를 자동적으로 구해주는 함수가 lm 사용하는 것

참고 자료

없음