Differences

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

--- c:ms:2023:schedule [2023/06/07 04:06] – [Week15] hkimscil
+++ c:ms:2023:schedule [2023/06/14 08:44] (current) – [Week14] hkimscil
@@ Line 833: / Line 833: @@
 ====== Week14 ======
 <WRAP half column>
-June 5(수), 7(월)
+June 5(월), 7(수)
 <del>영상보기
   * https://youtu.be/AXMtT5cYpZ4 Factor Analysis
 </del>
 ===== Concepts and ideas =====
-[[:using dummy variables|Including Dummy variables]]
+<del>[[:using dummy variables|Including Dummy variables]]</del>
 [[:r:dummy variable]] with R
 [[:interaction effects in regression analysis]]
+[[:sequential regression]]
+[[:beta coefficients]]
+[[:mediation analysis]]
@@ Line 857: / Line 862: @@
 <WRAP half column>
 ===== Assignment =====
-그룹 assignment:
+그룹 assignment: ms.23.ga.w15.multiple.regression.groupID
-data: hsb2 data from ucla https://www.openintro.org/data/index.php?data=hsb2
+그룹의 아래의 두 개 중 하나를 택하여 수행하시오. 6월 19일까지 완성 (ABB)
-available at http://commres.net/wiki/_media/r/hsb2.csv
+  - 일
-  * 다음 중 하나를 종속변인로 정하고
+    * 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
@@ Line 886: / Line 900: @@
     * [[:Regression]]
     * [[:Multiple Regression]]
-    * [[:Factor Analysis]]
+      * [[:beta coefficients]]
-  * R related (교재가 다루지는 않지만 이번학기 중에 다루었던)
+      * [[:r:dummy variable]]
-    * [[:r:t-test]]
+      * [[:interaction effects in regression analysis]]
-    * [[:r:anova]] and factorial anova
+      * [[:interaction effects in regression analysis]]
-    * repeated measure anova
+      * [[:sequential regression]]
-    * [[:r:correlation]]
+      * [[:beta coefficients]]
-    * regression and [[:r:multiple regression]]
-    * [[:r:factor analysis]]
+  * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시면 됩니다. 실제 명령어 사용 등에 대한 문제는 나오지 않습니다.
-  * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시고, 명령어를 어떻게 사용하는지에 대해서도 알아두어야 합니다. 오픈북이므로 교재나 그외의 것을 참조해도 됩니다.
 </WRAP>