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통계에서 변수는 범주형 또는 양적 변수 로 분류될 수 있습니다. 범주형 변수: 이름이나 레이블을 취하는 변수. 예는 다음과 같습니다: 결혼 상태(“기혼”, “미혼”, “이혼”) 흡연 상태(‘흡연자’, ‘비흡연자’) 눈 색깔(“파란색”, “녹색”, “개암색”) 교육 수준(예: ‘고등학교’, ‘학사 학위’, ‘석사 학위’) 양적 변수: 숫자 값을...

통계에서 상관관계는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 것입니다. 상관 계수의 값은 항상 -1과 1 사이입니다. 여기서: -1은 두 변수 사이의 완벽한 음의 선형 상관 관계를 나타냅니다. 0은 두 변수 사이에 선형 상관관계가 없음을 나타냅니다. 1은 두 변수 사이의 완벽한 양의...

로지스틱 회귀 는 응답 변수가 이진일 때 사용할 수 있는 회귀 유형입니다. 로지스틱 회귀 모델의 품질을 평가하는 일반적인 방법은 모델의 예측 값과 테스트 데이터 세트의 실제 값을 보여주는 2×2 테이블인 혼동 행렬을 만드는 것입니다. 다음 단계별 예제에서는 R에서 혼동 행렬을 만드는...

중첩 ANOVA는 하나 이상의 요인이 다른 요인 내에 중첩되는 ANOVA(“분산 분석”) 유형입니다. 참고: 때때로 중첩 분산 분석을 “계층적 분산 분석”이라고 합니다. 이 두 용어는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 예를 들어, 세 가지 다른 비료가 서로 다른 수준의 식물 성장을 생성하는지 알고...

중첩 ANOVA는 하나 이상의 요인이 다른 요인 내에 중첩되는 ANOVA(“분산 분석”) 유형입니다. 예를 들어, 연구자가 세 가지 다른 비료가 서로 다른 수준의 식물 성장을 생성하는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 세 명의 다른 기술자가 각각 네 개의 식물에...

중첩 ANOVA는 하나 이상의 요인이 다른 요인 내에 중첩되는 ANOVA(“분산 분석”) 유형입니다. 예를 들어, 연구자가 세 가지 다른 비료가 서로 다른 수준의 식물 성장을 생성하는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 세 명의 다른 기술자가 각각 네 개의 식물에...

선형 회귀의 주요 가정 중 하나는 잔차 사이에 상관 관계가 없다는 것입니다. 즉, 잔차는 독립적입니다. 이 가정이 충족되는지 확인하는 한 가지 방법은 회귀 잔차에서 자기 상관의 존재를 감지하는 데 사용되는 Durbin-Watson 테스트를 수행하는 것입니다. 이 테스트에서는 다음과 같은 가정을 사용합니다. H...

일원 분산 분석은 3개 이상의 독립 그룹 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. ANOVA 테이블의 전체 p-값이 특정 유의 수준보다 낮으면 그룹 평균 중 하나 이상이 다른 평균과 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 있는 것입니다. 그러나...

추정치의 표준 오차는 회귀 모델에 의한 예측의 정확성을 측정하는 방법입니다. 종종 σ est 로 표시되며 다음과 같이 계산됩니다. σ = √ Σ(y – ŷ) 2 /n 금: y: 관찰된 값 ŷ: 예측값 n: 총 관측치 수 추정의 표준 오차는 회귀 모델이...

통계에서 z-점수는 값이 평균 에서 얼마나 많은 표준 편차를 가지고 있는지 알려줍니다. 다음 공식을 사용하여 z-점수를 계산합니다. Z 점수 = (x i – μ) / σ 금: x i : 단일 데이터 값 μ: 데이터 세트의 평균 σ: 데이터세트의 표준편차 Z...