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multiple_regression_examples

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multiple_regression_examples [2020/07/06 14:58] – [E.g. 1] hkimscilmultiple_regression_examples [2020/07/06 15:59] – [E.g. 1] hkimscil
Line 242: Line 242:
 </code> </code>
  
-이 residuals이 DV (종속변인) 설명에 얼마나 기여하는지를 보기 위해서 regression을 하면 stress 고유분의 영향력을 파악할 수 있다. +삭제 -- 
 +이 residuals이 DV (종속변인) 설명에 얼마나 기여하는지를 보기 위해서 regression을 하면 stress 고유분의 영향력을 파악할 수 있다. 그런데 partial correlation의 정의에 따르면 partial correlation은 종속변인 또한 bmi의 영향력을 배제한 부분으로 평가를 해야 한다. 이는 위에서 분석했던 lm.happiness.bmi의 residual이 그것이다. 따라서 아래를 구해둔다.
  
 <code> <code>
-lm.happiness.reslmstressbmi <- lm(happiness ~ res.lm.stress.bmi)+res.lm.happiness.bmi <- lm.happiness.bmi$residuals 
 +</code> 
 +-- 삭제 
 + 
 +<code> 
 +lm.happiness.reslmstressbmi <- lm(res.lm.happiness.bmi ~ res.lm.stress.bmi)
 summary(lm.happiness.reslmstressbmi) summary(lm.happiness.reslmstressbmi)
 anova(lm.happiness.reslmstressbmi) anova(lm.happiness.reslmstressbmi)
Line 365: Line 371:
 F-statistic: 0.5074 on 1 and 28 DF,  p-value: 0.4822 F-statistic: 0.5074 on 1 and 28 DF,  p-value: 0.4822
 </code> </code>
 +
 +stress: 8.1%
 +bmi: 1.78% 
 +만이 독립변인의 고유영향력이고 이를 제외한 
 +82.17 - (9.88) = 72.29 가
 +공통영향력이라고 하겠다.
  
  
multiple_regression_examples.txt · Last modified: 2023/10/21 13:26 by hkimscil

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