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(방송대) 회귀모형, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)

"(방송대) 회귀모형, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2024.03.10 최종저작일 2023.04
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(방송대) 회귀모형, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)
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    소개

    "(방송대) 회귀모형, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)"에 대한 내용입니다.

    목차

    1. 연습문제 1장 1번(p. 39) 자료를 이용하여 1.7 분석사례와 같이 분석하고, 설명하시오.
    2. 연습문제 2장 3번(p. 87) 자료를 이용하여 2.8 분석사례와 같이 분석하고, 설명하시오.

    본문내용

    1. 연습문제 1장 1번(p. 39) 자료를 이용하여 1.7 분석사례와 같이 분석하고, 설명하시오.

    (참고: 교재 수정 p.37 p.x = data.frame(price=c(1:45))

    연습문제 1장 1번의 자료를 메모장을 활용해 machine.txt 파일로 만들었다.

    [그림1] 메모장에 수집한 데이터

    machine.txt 파일의 자료를 아래 [그림2]와 같이 read.table함수를 통해 R로 불러왔고, 해당 자료를 활용해 산점도를 그렸다.

    [그림2] 메모장의 파일을 R로 불러와 산점도를 그리는 코드

    [그림3] 사용연수와 정비비용 간의 산점도

    [그림3]의 산점도를 통해 사용연수가 증가함에 따라 정비비용도 증가함을 확인할 수 있다. 따라서 단순회귀직선이 타당하다. lm()함수를 통해 단순회귀모형을 생성하고 회귀모형을 적합하였다.

    [그림4] 회귀모형 적합 결과

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 단순회귀분석
      단순회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 선형관계를 분석하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 패턴을 파악하고 예측 모델을 구축하는 데 유용합니다. 단순회귀분석은 변수 간의 관계를 쉽게 이해할 수 있고, 모델 해석이 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 실제 세계의 복잡한 관계를 설명하기에는 한계가 있으며, 다른 변수들의 영향을 고려하지 않는다는 단점이 있습니다. 따라서 단순회귀분석은 변수 간의 기본적인 관계를 파악하는 데 유용하지만, 보다 정확한 분석을 위해서는 다중회귀분석과 같은 더 복잡한 기법을 사용해야 합니다.
    • 2. 다중회귀분석
      다중회귀분석은 단순회귀분석의 한계를 극복하기 위해 개발된 기법입니다. 이 방법은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 동시에 고려하여 분석합니다. 다중회귀분석은 실제 세계의 복잡한 관계를 보다 정확하게 모델링할 수 있으며, 변수 간의 상호작용 효과를 파악할 수 있습니다. 또한 다중회귀분석은 변수 선택, 다중공선성 진단, 모델 적합도 평가 등의 다양한 기법을 제공하여 보다 강력한 분석 도구로 활용될 수 있습니다. 그러나 다중회귀분석은 단순회귀분석에 비해 모델 해석이 복잡하고, 변수 간의 관계를 파악하기 어려울 수 있다는 단점이 있습니다. 따라서 분석 목적과 데이터의 특성에 따라 적절한 회귀분석 기법을 선택하는 것이 중요합니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 연습문제 1장 1번과 2장 3번에 대한 상세한 분석 내용을 포함하고 있으며, 회귀모형 적합과 분산분석 결과를 통해 분석 내용을 잘 설명하고 있습니다.
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