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전산 관련 시험/빅데이터분석기사, AI 용어

회귀모형 정리

by 응_비 2022. 7. 12.

* 대립가설 예제

https://kmrho1103.tistory.com/entry/%EC%A0%9C3%EC%9E%A5-%EC%97%B0%EC%86%8D%ED%98%95-%EC%9E%90%EB%A3%8C%EC%9D%98-%EB%B6%84%EC%84%9D

 

1. lm 함수의 예제

year<-c(2000:2004)
year
value<-c(2.3, 3.2, 5.6, 5.4, 5.8)
plot(year, value)
lm(value~year)
fit<-lm(value~year)
fit
abline(fit)
plot(year, value, ylim=c(0, 10))
abline(fit, col="red")
summary(fit)

https://nittaku.tistory.com/381

 

16. lm(y~X)의 결과를 summary()를 통해 Linear regression Model 판단하고, plot()+abline()+point()그려보기

year year value # 기본 plot plot(year, value) # 대략적인 2005년도 값 추정하기 위해 선을 그리는데, 오차범위(잔차, residual)가 존재한다 # 각 점들과 선의 오차가 최소로 되도록 선을 긋는 것을 선형모델 Li.

nittaku.tistory.com

indy=8
indx=200
x = expr_dat[, indx]
y = expr_dat[, indy]
fit = lm(y~x)
summary(fit)
plot(x, y, pch=16)
abline(fit, col=2, lwd=1.5)

2. 예측모형 실습

#예측모형 실습
pred1 = predict(fit, newdata=data.frame(x=2.3))
est = coef(fit)
x1=2.3
y1=est[1]+est[2]*x1
pred2 = predict(fit, newdata=data.frame(x=c(1, 2.2, 6.7)))
x2 = c(1, 2.2, 6.7)
y = est[1] + est[2]*x2

y2 = cbind(rep(1, 3), x2)%*%est
y2

결론

pred1 = predict(fit, newdata=data.frame(x=c(1, 2.3, 6.7, 7.8, 9)))
est = coef(fit)
x1=2.3
y1=est[1]+est[2]*x1
pred1

 

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