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--- c:ma:2022:schedule [2022/10/06 21:16] – [Week06] hkimscil
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 [[:Statistical Regression Methods]]
 [[:Sequential Regression]]
 </WRAP>
 <WRAP half column>
+===== Activity =====
+  * 데이터 불러오기
+<code> dat <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/regression01-bankaccount.csv") </code>
+  * 살피기 ''str(dat)''
+  * 가설만들기 : 독립변인으로 fammember를, 종속변인으로 account를 (통장갯수를)
+    * ?
+  * 변인관련 실습
+    * DV의 SS 값은 무엇인가?
+    * DV의 df 값은 무엇인가?
+    * DV의 Variance는 무엇인가?
+    * IV와 DV의 Covariance 구하기
+      * SP?
+      * df?
+    * correlation coefficient값은?
+    * SS<sub>reg</sub> 값은?
+    * SS<sub>res</sub> 값은?
+    * r square 값은?
+    * F test 값은?
+  * Regression test
+<code> dat.lm <- lm(account~fammember, data=dat) </code>
 ===== Assignment =====
 주차 퀴즈 (2번째)
-Oct. 21 목요일
+월 25일 화A교시
 범위: 처음부터 - Simple regression 까지 (e.g.2 까지)
 </WRAP>
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 <WRAP half column>
 (Nov 4, 8)
+영상: [[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]]
+문서
+[[:Mediation Analysis]]
+[[:r:Path Analysis]] in R
 ===== ideas and concepts  =====
 [[:factor analysis]]
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 ===== ideas and concepts  =====
 영상시청
-  * [[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]] (요인분석)
+  * <del>[[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]] (요인분석)</del>
 문서
   * [[:Factor Analysis]]
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 ====== Week12  ======
 <WRAP half column>
-(Nov 18, 23)
+(Nov 18, 22)
 ===== ideas and concepts  =====
 </WRAP>
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 ===== Assignment =====
 The 3rd Quiz
-  * Nov. 23 (화)
+  * Nov. 25 (금)
-  * 10:30 - 2:30 까지 오픈
+  * 처음부터 - multiple regression, mediation analysis, path analysis
-  * 60-70분 제한시간
-  * 처음부터 - multiple regression까지
     * partial, semi-partial correlation
     * dummy variables
-    * beta coefficient 까지 모두 포함
+    * beta coefficient
+    * mediation analysis
+    * path analysis
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 [[:r:social network analysis tutorial]]
 [[:r:social network analysis|sna in r]]
-[[:sna_eg_stanford|Stanford University egs.]]
+<del>[[:sna_eg_stanford|Stanford University egs.]]</del>
 </WRAP>
 <WRAP half column>
 ===== announcement  =====
 ===== Assignment =====
-Multiple regression excercise
-    * 가설만들기
-      * 하나의 종속변인과
-      * 3개 이상의 독립변인
-        * 그 중 하나 이상의 종류변인 포함
-    * 데이터수집
-    * 테스트
-    * 고유영향력 측정하기
 </WRAP>