lm()

 

 

lm()

·         lm(linear mode)

·         회귀분석분석 수행 함수

·         상관분석을 실시한 결과를 이용해 가장 높은 유의성을 갖는 변수가 데이터 사용량에 미치는 영향을 추정하기 위해 단순회귀분석을 수행합니다.

·         회귀직선(선형회귀)를 그리는 함수로 반환값은 lm의 객체입니다.

·         단순 선형회귀를 기준으로 y=a + bx라는 회귀함수(회귀곡선)을 구하여 독립변수(x)에 따른 종속변수(y)값을 예측하는 모델링입니다.

 

 

 

lm(종속변수~설명변수, 데이터세트)

lm(formula, data, subset, weights, na.action,    method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE,    singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, …)

 

인자	설명
formula	·         포뮬러 ·         종속변수~독립변수
data	·         포뮬러를 적용할 데이터 ·         보통 데이터 프레임
subset
weights
na.action	·         NA가 포함된 행을 다루는 방법을 설정합니다. ·         na.fail ·         na.omit ·         na.exclude
method = "qr"
model = TRUE
x = FALSE
y = FALSE
qr = TRUE
singular.ok = TRUE
contrasts = NULL
offset

 

 

formula 설정

구분	수식
회귀함수	y=a + bx
모델	dist = a + b × speed + ε
포뮬러	dist ~ speed

 

인자	설명
a	절편
b	기울기
ε	dist와 a + b × speed 사이의 차, 즉 오차
dist ~ speed	종속변수~독립변수

 

 

 

 

 

 

선형회귀

(x1, x2, x3, …, xn)을 n차원의 확률 변수로 하여 조건부 기대값을 가집니다.

 

 

 

 

선형회귀 종류

단순선형회귀	하나의 설명 변수에 기반한 경우
다중선형회귀	둘 이상 복수의 설명 변수에 기반한 경우 여러 독립 변수가 주어지면 이들을 +로 연결해 나열하여 중선형 회귀 모델을 만들 수 있습니다.

 

 

 

 

 

회귀분석 요약 결과

> summary(f) Call: lm(formula = do$몸무게.킬로그램 ~ do$신장.센티미터) Residuals:     Min      1Q  Median      3Q     Max -80.080  -9.208  -1.828   7.375  61.520 Coefficients:                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    (Intercept)      -1.051e+02  9.846e-01  -106.7   <2e-16 *** do$신장.센티미터  1.015e+00  5.633e-03   180.1   <2e-16 *** --- Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 12.58 on 167981 degrees of freedom Multiple R-squared:  0.1619,        Adjusted R-squared:  0.1619 F-statistic: 3.244e+04 on 1 and 167981 DF,  p-value: < 2.2e-16

 

항목	설명
Call	·         입력한 모형식
Residuals	·         회귀식에 의해 추정된 값과 실제값(입력값)의 차이를 나타냅니다. ·         최소값, 1사분위수, 중앙값, 3사분위수, 최대값을 의미합니다. ·         1사분위수는 크기 순으로 자료(데이터)를 나열 했을 때 25%에 해당하는 값, 3사분위수는 75%에 해당하는 값 입니다.
Coefficients	·         추정된 회귀 계수
Intercept	·         y절편
do$신장.센티미터	·         (독립변수(do$신장.센티미터)의 기울기)
Residual standard error	·         표준오차. ·         표준오차 값이 작아야만 회귀계수가 의미가 있습니다. ·         자유도는 16, 관측값에서 -1을 한 값이 자유도가 됩니다.
Multiple R-squared	·         R-squared는 결정계수 ·         1에 가까울 수록 회귀계수의 설명력이 높음을 의미 합니다.
Adjusted R-squared	·         수정된 결정계수를 의미 합니다. ·         1에 가까울 수록 회귀계수의 설명력이 높음을 의미 합니다. ·         결정계수는 독립변수가 많아질 수록 증가하는 특징을 가지고 있습니다. ·         이에 수정된 결정계수를 중심으로 회귀모형의 설명력을 측정 합니다.
F-statistic	·         F통계량 ·         F통계량은 모형 전체의 유의성을 판단하기 위한 통계량 입니다.
p-value	·         p-value