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--- regression [2018/11/06 08:59] – [E.g., 1. Simple regression & F-test for goodness of fit] hkimscil
+++ regression [2019/05/09 12:17] – hkimscil
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 Data file: {{:regression01-bankAccount.sav}}
 {{:regression01-bankaccount.csv}}
+<code>datavar <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/regression01-bankaccount.csv")</code>
 아래는 어느 책에서 쓰인 가상 데이터이다. 통장수와 수입, 그리고 가족 구성원의 숫자가 변인이며 총 10 가구에 대한 정보가 수집된 것이다. 여기서는 이 데이터를 이용하여 위에서 언급된 SS<sub>total</sub> , SS<sub>reg</sub> , SS<sub>res</sub> 에 대한 예를 살펴보도록 한다.
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 |  Model   |      |  Sum of Squares   |  df   |  Mean Square   |  F   |  Sig.  |
 |  1.000    |  Regression   | @white: 18.934    | @grey: 1.000    |  18.934    |  13.687    |  0.006   |
-|     |  Residual   | @orange: 11.066    | @green: 8.000    |  1.383    |     |    |
+|     |  Residual   | @orange: 11.066    | @green: 8.000    |  1.383*    |     |    |
 |     |  Total   | @yellow: 30.000    |  9.000    |     |     |    |
 | a Predictors: (Constant), bankIncome  income \\ b Dependent Variable: bankbook  number of bank  |||||||
+* 1.383 = SS<sub>res</sub> / n-2 = standard error 표준오차
+  * standard error = 표준오차는 [[:t-test]]를 배울 때의 t = 차이/se 에서와 같은 의미
+  * 따라서 MS<sub>regression</sub>인 18.934 를 표준오차로 나눈 값을 F 값이라고 부른다.
 <WRAP clear />
 __ SS<sub>total</sub> SS<sub>reg</sub> SS<sub>res</sub> 를 이용한 F-test__