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412

11장 선형회귀와 분산분석

#> 2.5 % 97.5 %

#> (Intercept) -3.90 6.47

#> x1 -2.58 6.24

#> x2 4.67 5.17

󺙋󻰧

“해결책”은

y

=

b

0

+

b

1

(

x

1

)

i

+

b

2

(

x

2

)

i

+

f

i

모형을 사용한다.

confint

함수는 절편(

b

0

),

x

1

의 계수(

b

1

),

x

2

의 계수(

b

2

)에 대한 신뢰구간을 반환해 준다.

confint(m)

#> 2.5 % 97.5 %

#> (Intercept) -3.90 6.47

#> x1 -2.58 6.24

#> x2 4.67 5.17

기본 설정으로

confint

는

95

%의 신뢰수준을 사용한다. 다른 수준을 선택하려면

level

인자를 사용하면 된다.

confint(m, level = 0.99)

#> 0.5 % 99.5 %

#> (Intercept) -5.72 8.28

#> x1 -4.12 7.79

#> x2 4.58 5.26

󺠣󽴔󻨛󻨓󻇃󺋿

arm

패키지의

coefplot

함수로 회귀계수들의 신뢰구간을 그래프로 그릴 수 있다.

11.15

󼭛󺊏󽴔󻱣󼃷󽴔󺋇󺱧󼧓󽴔󺋇󺹻󺋿

󻀇󻳫

회귀 잔차를 시각적으로 보고 싶다.

󼩃󺅿󼄔

broom

을 사용해서 모형의 결과를 데이터 프레임에 넣고,

ggplot

으로 모형 객체의 그

래프를 그릴 수 있다.

가능한 그래프들 중 잔차 그래프를 선택해서 모형 객체를 그리면 된다.

m <- lm(y ~ ...