r:regression
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|---|---|---|---|
| Line 575: | Line 575: | ||
| <WRAP column half> | <WRAP column half> | ||
| ++++++++++++++++++++ | ++++++++++++++++++++ | ||
| + | <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 | ||
| + | |||
| + | |||
| </ | </ | ||
| </ | </ | ||
| Line 637: | Line 645: | ||
| <WRAP column half> | <WRAP column half> | ||
| ++++++++++++++++++++ | ++++++++++++++++++++ | ||
| + | residuals의 (잔차들의) standard deviation (표준편차) | ||
| + | = <fc # | ||
| </ | </ | ||
| </ | </ | ||
| Line 683: | Line 693: | ||
| <WRAP column half> | <WRAP column half> | ||
| ++++++++++++++++++++ | ++++++++++++++++++++ | ||
| + | * b에 대한 standard error (standard deviation of b estimation) | ||
| + | * '' | ||
| + | |||
| + | * b값에 대한 significant test = | ||
| + | * b값이 (기울기가) y를 설명하는데 기여했는가? | ||
| + | * 기여했다는 가설을 테스트하는 것 | ||
| + | * 기여를 하지 않았다면 | ||
| + | * 기울기가 평균값과 같은 역할밖에 하지 못했다는 뜻이므로 | ||
| + | * '' | ||
| + | * 이 값이 t 값 (t.cal) | ||
| + | |||
| </ | </ | ||
| </ | </ | ||
r/regression.1760309294.txt.gz · Last modified: by hkimscil
