multiple_regression_exercise
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| multiple_regression_exercise [2021/11/25 20:35] – [개인과제 2] hkimscil | multiple_regression_exercise [2022/11/02 23:41] – [예] hkimscil | ||
|---|---|---|---|
| Line 151: | Line 151: | ||
| < | < | ||
| + | # install.packages(" | ||
| + | library(ISLR) | ||
| + | |||
| head(Carseats) | head(Carseats) | ||
| str(Carseats) | str(Carseats) | ||
| Line 389: | Line 392: | ||
| 아래는 설명을 하지 않고 코드만 적었었는데 이는 아래 둘의 model이 동일한 것임을 보여주기 위한 것입니다. | 아래는 설명을 하지 않고 코드만 적었었는데 이는 아래 둘의 model이 동일한 것임을 보여주기 위한 것입니다. | ||
| < | < | ||
| - | lm.2 <- lm(Sales ~ Advertising: | + | lm.2 <- lm(Sales ~ Advertising: |
| - | lm.1 <- lm(Sales ~ Advertising + Advertising: | + | lm.1 <- lm(Sales ~ Advertising + Advertising: |
| </ | </ | ||
| Line 469: | Line 472: | ||
| Coefficients: | Coefficients: | ||
| Estimate Std. Error t value Pr(> | Estimate Std. Error t value Pr(> | ||
| - | (Intercept) | + | (Intercept) |
| - | ShelveLocGood | + | ShelveLocGood |
| - | ShelveLocMedium | + | ShelveLocMedium |
| - | ShelveLocBad: | + | ShelveLocBad: |
| - | ShelveLocGood: | + | ShelveLocGood: |
| - | ShelveLocMedium: | + | ShelveLocMedium: |
| --- | --- | ||
| Signif. codes: | Signif. codes: | ||
| Line 519: | Line 522: | ||
| 그러니 이렇게 보아도 마찬가지임을 알 수 있죠? | 그러니 이렇게 보아도 마찬가지임을 알 수 있죠? | ||
| - | ====== | + | ====== |
| {{: | {{: | ||
| < | < | ||
| Line 744: | Line 747: | ||
| # http:// | # http:// | ||
| # | # | ||
| - | # b + c + d 에 해당하는 부분입니다. 즉 | + | # b + c + d 에 해당하는 부분입니다. 즉 두 변인의 |
| + | # 설명력을 보여주는 부분인 lm.c1에서의 | ||
| # R 제곱은 b + c + d / a + b + c + d 입니다. | # R 제곱은 b + c + d / a + b + c + d 입니다. | ||
| Line 753: | Line 757: | ||
| library(ppcor) | library(ppcor) | ||
| attach(Carseats) | attach(Carseats) | ||
| - | spcor.Price <- spcor.test(Price, | + | spcor.Price <- spcor.test(Sales, Price, CompPrice) |
| - | spcor.CompPrice <- spcor.test(CompPrice, | + | spcor.CompPrice <- spcor.test(Sales, CompPrice, Price) |
| + | |||
| + | spcor.Price | ||
| + | spcor.CompPrice | ||
| # 위 둘의 아웃풋에서 estimate값은 | # 위 둘의 아웃풋에서 estimate값은 | ||
| # semipartial correlation 값이므로 이를 | # semipartial correlation 값이므로 이를 | ||
| # 제곱한 값은 각각 b와 d에 해당하는 | # 제곱한 값은 각각 b와 d에 해당하는 | ||
| - | # 값입니다 | + | # 값입니다. 이를 더 자세히 이야기하면 |
| + | # b = b / a + b + c + d | ||
| + | # d = d / a + b + c + d | ||
| + | # 라는 이야기입니다. | ||
| b <- spcor.Price$estimate^2 | b <- spcor.Price$estimate^2 | ||
| d <- spcor.CompPrice$estimate^2 | d <- spcor.CompPrice$estimate^2 | ||
| - | # 각 b와 d를 출력합니다. | + | # 각 b와 d를 출력해 봅니다. |
| b | b | ||
| d | d | ||
| - | # 둘을 더해봅니다. | + | |
| - | # 이 값은 0.3648334 | + | # 이 둘을 더해봅니다. |
| + | # 이 값은 0.5135791 입니다 | ||
| b + d | b + d | ||
| # 다시 아까 lm.c1의 R 제곱값은 | # 다시 아까 lm.c1의 R 제곱값은 | ||
| summary(lm.c1)$r.squared | summary(lm.c1)$r.squared | ||
| - | # 0.3648334 | + | # 0.3578332 |
| # 다시 그림을 보면 | # 다시 그림을 보면 | ||
| # R 제곱은 b + c + d 에 해당하는 | # R 제곱은 b + c + d 에 해당하는 | ||
| # 것이라고 했고 | # 것이라고 했고 | ||
| - | # semi-partial 값으로 b와 d를 | + | # semi-partial 값을 각각 구하여 |
| - | # 각각 구한 것이 여기까지 | + | # 이를 제곱하여 더한 것이 b와 d입니다. |
| - | # 그런데 그림을 보면 b + d > b + c + d 가 | + | # 그런데 그림을 보면 b + d > b + c + d 가 |
| - | # 되어서는 안됩니다. 그런데 | + | # 됩니다. |
| + | # 이것은 말이 되지 않습니다. 그런데 | ||
| # 계산값을 이를 가르키고 있습니다. | # 계산값을 이를 가르키고 있습니다. | ||
| # 이 이유가 뭘까요? | # 이 이유가 뭘까요? | ||
| Line 786: | Line 799: | ||
| # 여러분의 생각 후에 mediator 분석에 대해서 | # 여러분의 생각 후에 mediator 분석에 대해서 | ||
| # 설명을 하도록 하겠습니다. | # 설명을 하도록 하겠습니다. | ||
| - | |||
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| + | [[: | ||
| ====== Making Questionnaire ====== | ====== Making Questionnaire ====== | ||
| [[https:// | [[https:// | ||
multiple_regression_exercise.txt · Last modified: 2023/12/10 21:41 by hkimscil