Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- r:regression [2025/10/12 22:38] – [5] hkimscil
+++ r:regression [2025/10/12 22:57] (current) – [10] hkimscil
@@ Line 538: / Line 538: @@
 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+아래를 실제로 구해서
+  * y.obs 실제 y 값
+  * y.hat prediction 값
+  * y.mean y 평균
+그 다음 residual값, regression값 (explained value), 그리고 ss total에 쓰일 total (분산을 구할 때의 SS) 구한 뒤에
+  * res = y.obs - y.hat
+  * reg = y.hat - y.mean
+  * tot = y.obs - y.mean
+각각의 Sum of Square값을 구한다
+  * ss.res <- sum(res^2)
+  * ss.reg <- sum(reg^2)
+  * ss.tot <- sum(tot^2)
+그 후에 각각의 df는
+  * df.res <- n - (# of parameters (a and b) = 2) = 36 - 2 = 34
+  * df.reg <- # of parameters - 1 = 2 - 1 = 1
+  * df.tot <- # of observation (36) - 1 = 35
 </WRAP>
 </WRAP>
@@ Line 558: / Line 575: @@
 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+<fc #ff0000>**MS = variance**</fc>
+MS total = y의 분산값
+MS res = residual의 분산값 = 독립변인이 있음에도 불구하고 랜덤하게 나타난 분산
+MS reg = regression의 분산값 = 독립변인의 영향력으로 생긴 분산
+F 값은 독립변인때문에 생긴 차이값 / 랜덤 차이값 = MS reg / MS res
 </WRAP>
 </WRAP>
@@ Line 620: / Line 645: @@
 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+residuals의 (잔차들의) standard deviation (표준편차)
+= <fc #ff0000>sqrt(잔차들의 분산)</fc>
 </WRAP>
 </WRAP>
@@ Line 666: / Line 693: @@
 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+  * b에 대한 standard error (standard deviation of b estimation)
+  * ''sqrt(ms.res/ss.x)''
+  * b값에 대한 significant test =
+  * b값이 (기울기가) y를 설명하는데 기여했는가? =
+  * 기여했다는 가설을 테스트하는 것
+  * 기여를 하지 않았다면
+  * 기울기가 평균값과 같은 역할밖에 하지 못했다는 뜻이므로
+  * ''(b - 0)/se.b'' 를 이용해서 테스트.
+  * 이 값이 t 값 (t.cal)
 </WRAP>
 </WRAP>