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--- regression [2019/05/09 12:17] – hkimscil
+++ regression [2019/05/13 08:57] – hkimscil
@@ Line 187: / Line 187: @@
 ^  __ prediction for y values with__ $\overline{Y}$  ^^^
-| bankaccount   | error   | error<sup>2</sup>  |
+| bankaccount   | prediction  | error   | error<sup>2</sup>  |
-| 6   | -2   | 4  |
+| 6   | 8  | -2   | 4  |
-| 5   | -3   | 9  |
+| 5   | 8  | -3   | 9  |
-| 7   | -1   | 1  |
+| 7   | 8  | -1   | 1  |
-| 7   | -1   | 1  |
+| 7   | 8  | -1   | 1  |
-| 8   | 0   | 0  |
+| 8   | 8  | 0   | 0  |
-| 10   | 2   | 4  |
+| 10   | 8  | 2   | 4  |
-| 8   | 0   | 0  |
+| 8   | 8  | 0   | 0  |
-| 11   | 3   | 9  |
+| 11   | 8  | 3   | 9  |
-| 9   | 1   | 1  |
+| 9   | 8  | 1   | 1  |
-| 9   | 1   | 1  |
+| 9   | 8  | 1   | 1  |
-|  $\overline{Y}=8$   |    |  $SS_{total} = 30$   |
+|  $\overline{Y}=8$   |   |   |  $SS_{total} = 30$   |
 <WRAP clear />
 위에서 제곱한 값의 합은? 30이다. 이는 사실, SS (Sum of Square)값이 30이라는 이야기이다. 그리고, 위에서 설명한 것처럼, 이 값은 $ SS_{total} $ 이라고 할 수 있으며 __전체에러__ 변량이라고 할 수 있겠다.
@@ Line 204: / Line 204: @@
 __SS<sub>res</sub> , Residual error__
 <code>
+> head(datavar)
+. . . .
+> mod <- lm(bankaccount ~ income, data = datavar)
+> summary(mod)
 Residuals:
     Min      1Q  Median      3Q     Max