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이 튜토리얼에서는 R에서 ANCOVA를 수행하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 예: R의 ANCOVA 다음 변수를 사용하여 학습 기술이 시험 결과에 영향을 미치는지 여부를 테스트하기 위해 ANCOVA를 수행합니다. 기술적 연구 : 분석하고자 하는 독립변수 현재 학생 성적 : 고려하려는 공변량 검토점수 : 분석하고자...

가설 테스트는 통계적 가설을 기각하거나 기각하지 못하는 데 사용하는 공식적인 통계 테스트입니다. 평균, 비율, 평균의 차이 또는 비율의 차이에 대한 가설 검정을 수행하든 상관없이 우리는 종종 검정에 대한 통계를 얻게 됩니다. 통계가 확보되면 검정의 귀무 가설을 기각하거나 기각하지 못하는 데 사용할...

대부분의 경우 사람들이 데이터 세트의 변수를 “정규화”한다고 말할 때 이는 변수의 평균이 0이고 표준 편차가 1이 되도록 값을 조정한다는 의미입니다. 변수를 표준화하는 가장 일반적인 이유는 일부 유형의 다변량 분석을 수행하고(예: 여러 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 이해하려는 경우) 각 변수가...

양방향 ANOVA (“분산 분석”)는 두 요인에 걸쳐 분할된 3개 이상의 독립 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 R에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법을 설명합니다. 예: R의 양방향 ANOVA 운동 강도와 성별이 체중 감량에 영향을 미치는지...

인구 피라미드는 특정 인구의 연령과 성별 분포를 보여주는 그래프입니다. 인구 구성과 현재 인구 증가 추세를 쉽게 이해할 수 있는 유용한 차트입니다. 인구 피라미드가 직사각형 모양이라면 인구가 더 느린 속도로 증가하고 있음을 나타냅니다. 이전 세대는 거의 같은 크기의 새로운 세대로 대체됩니다. 인구...

Anderson-Darling 검정은 데이터가 지정된 분포에 얼마나 잘 맞는지 측정하는 적합도 검정입니다. 이 테스트는 데이터가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 가장 자주 사용됩니다. 이 유형의 테스트는 회귀 분석, ANOVA, t-테스트 등을 포함한 많은 통계 테스트에서 일반적으로 사용되는 가정인 정규성을 테스트하는 데...

Bartlett의 구형성 테스트는 관찰된 상관 행렬을 단위 행렬과 비교합니다. 기본적으로 여러 요인으로 요약할 수 있는 변수 사이에 중복성이 있는지 확인합니다. 검정의 귀무 가설은 변수가 직교, 즉 상관 관계가 없다는 것입니다. 대립 가설은 변수가 직교하지 않는다는 것입니다. 즉, 상관 행렬이 단위 행렬에서...

단계적 회귀는 더 이상 입력하거나 입력할 통계적으로 유효한 이유가 없을 때까지 모델에서 단계별 방식으로 예측 변수를 입력하고 제거하여 일련의 예측 변수에서 회귀 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 절차입니다. 더 삭제하세요. 단계적 회귀 분석의 목표는 반응 변수와 통계적으로 유의하게 관련된 모든...

일원 분산 분석은 3개 이상의 독립 그룹 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이러한 유형의 테스트는 예측 변수가 반응 변수에 미치는 영향을 분석하기 때문에 일원 분산 분석이라고 합니다. 참고 : 반응 변수에 대한 두 예측 변수의 영향에...

스튜던트 t 분포는 통계학에서 가장 일반적으로 사용되는 분포 중 하나입니다. 이 튜토리얼에서는 dt() , qt() , pt() 및 rt() 함수를 사용하여 R에서 Student t 분포로 작업하는 방법을 설명합니다. dt 함수 dt는 특정 확률 변수 x 와 자유도 df 가 주어지면 스튜던트...