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--- c:ms:2026:schedule [2026/04/14 23:26] – [Week07] hkimscil
+++ c:ms:2026:schedule [2026/06/09 23:49] (current) – [Week16] hkimscil
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   * Week 09: April 27, 29
   * Week 10: May 4, 6
-  * Week 11: May 11, 13 (the 3rd quiz)
+  * Week 11: May 11, 13
-  * Week 12: May 18, 20
+  * Week 12: May 18 (the 3rd quiz), 20
   * Week 13: May 25, 27
   * Week 14: June 1, 3
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   * [[:r/probability?s[]=qnorm]] 참조
   * [[:t_distribution_table]] [[normal and t distribution graph comparison]] 참조
-[[:b:r_cookbook:probability|Probability calculation in R]] <- Probability in R cookbook (텍스트북)
 <WRAP box>
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 </WRAP>
 <WRAP half column>
-[[./w07 anova note]]
+[[./w07 factorial anova note]]
-[[./w07.2 factorial anova]] or two way anova
 ===== Assignment =====
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 <WRAP half column>
 May 22 (월), 24 (수)
-[[./schedule/w12.lecture.note]] --> [[:c:ms:multiple_regression_lecture_note_for_r]]
+[[./schedule/w12.lecture.note]]
+[[:c:ms:multiple_regression_lecture_note_for_r]]
 ===== Announcement =====
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 ====== Week15 ======
 <WRAP half column>
-June 12, 14
+[[./schedule/w15.lecture.note]]
 </WRAP>
 <WRAP half column>
 ===== Assignment =====
-그룹 assignment: ms.23.ga.w15.multiple.regression.groupID
-그룹의 아래의 두 개 중 하나를 택하여 수행하시오. 6월 19일까지 완성 (ABB)
-  - 일
-    * data: elemapi2.csv
-    * available at http://commres.net/wiki/_media/r/elemapi2.csv
-    * api00 을 종속변인으로 하고 관련이 있을 것 같고 흥미로운 변인들을 독립변인으로 하여 (최소한 3개 이상, 그 중 하나는 종류변인이어야 합니다) multiple regression을 디자인 하고 이를 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오
-    * api00을 종속변인으로 하고 두 개의 독립변인으로 avg_ed와 mealcat 두 개를 골라서 interaction을 포함한 regression을 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오.
-   - 이
-    * data: College (in ISLR package in R)
-      * data에 대한 정보
-      * ''library(ISLR)'' 후 ''?College''
-    * 종속변인 하나를 골라서 다른 독립변인들을(최소 3개 이상) 가지고 Regression을 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오.
-    * 위에서의 종속변인과 두개의 독립변인을 골라서 (숫자+숫자 혹은 숫자+종류) interaction 효과를 포함하는 Regression을 한 후에 경과와 결과를 보고하시오
 </WRAP>
 ====== Week16 ======
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     * [[:Regression]]
     * [[:Multiple Regression]]
-      * [[:beta coefficients]]
+      * [[:using dummy variables]]
-      * [[:r:dummy variable]]
       * [[:interaction effects in regression analysis]]
-      * [[:interaction effects in regression analysis]]
       * [[:sequential regression]]
       * [[:beta coefficients]]
   * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시면 됩니다. 실제 명령어 사용 등에 대한 문제는 나오지 않습니다.
+    * pf, pt 등 수업 중에 자주 사용했던 명령어 사용은 나올 수 있습니다.
 </WRAP>