단순 선형 회귀의 목적
독립변수(x)와 종속변수(y)의 선형관계를 파악하여 예측에 활용하는 통계적 방법
회귀 방정식 : y = 도끼 + b
R을 사용한 단순 선형 회귀 분석
문제: 주행 속도에 대한 제동 거리의 비율
암호
Head(Cars) # 데이터 구조 확인
plot( dist~speed, data=cars) # 산점도와의 관계 확인
#단순회귀
model = lm(거리, 속도, 자동차) #회귀모델 생성 #lm(종속변수~독립변수, 데이터셋)
abline(model) # 산점도에 회귀선을 그립니다.
#계수 결과가 중요
coef(model)(1) #b 값 아래 값 출력(절편)
codf(model)(2) # 속도 아래의 값을 출력합니다.
!
참고 회귀식의 추정값과 실제값 사이에 오차가 있습니다.
# 예상 제동거리와 실제 제동거리의 차이를 판단
speed = cars( ,1) # 자동차 속도 값
예측 = a * 속도 + b
pred #예상 정지 거리
# 데이터 프레임 생성
비교 = data.frame(pred, cars( ,2), pred-cars( ,2))
colnames(비교) = c(“예상값”,”실제값”,”오류”) #naming
헤드(비교) #check