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--- r:regression [2025/10/13 07:45] – [6] hkimscil
+++ r:regression [2025/10/13 07:57] (current) – [10] hkimscil
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   * ss.reg <- sum(reg^2)
   * ss.tot <- sum(tot^2)
+그 후에 각각의 df는
+  * df.res <- n - (# of parameters (a and b) = 2) = 36 - 2 = 34
+  * df.reg <- # of parameters - 1 = 2 - 1 = 1
+  * df.tot <- # of observation (36) - 1 = 35
 </WRAP>
@@ Line 571: / Line 575: @@
 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+<fc #ff0000>**MS = variance**</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
 </WRAP>
 </WRAP>
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 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+residuals의 (잔차들의) standard deviation (표준편차)
+= <fc #ff0000>sqrt(잔차들의 분산)</fc>
 </WRAP>
 </WRAP>
@@ Line 679: / Line 693: @@
 <WRAP column half>
 ++++++++++++++++++++
+  * b에 대한 standard error (standard deviation of b estimation)
+  * ''sqrt(ms.res/ss.x)''
+  * b값에 대한 significant test =
+  * b값이 (기울기가) y를 설명하는데 기여했는가? =
+  * 기여했다는 가설을 테스트하는 것
+  * 기여를 하지 않았다면
+  * 기울기가 평균값과 같은 역할밖에 하지 못했다는 뜻이므로
+  * ''(b - 0)/se.b'' 를 이용해서 테스트.
+  * 이 값이 t 값 (t.cal)
 </WRAP>
 </WRAP>