9월 25일 26회 시험을 준비하고 있습니다.
후기에서 확인한 정보를 이용해서 기출 문제를 만들어 풀어보고 있습니다.
1. 문제
광고횟수(X1) : 1 2 3 4 5 7 8 9 11 12
광고비(X2) : (낮음, 낮음, 낮음, 낮음, 높음, 높음, 높음, 높음, 높음, 높음)
매출액(Y) : 15 16 17 18 20 22 24 26 28 29
2-1. 광고비 변수를 가변수 처리후 다중회귀를 수행하여 회귀계수가 유의한지 검정
2-2. 회귀식이 유의한지 판단
2. 답안
2-1. 광고비 변수를 가변수 처리후 다중회귀를 수행하여 회귀계수가 유의한지 검정
x1 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 11, 12)
#낮음, 낮음, 낮음, 낮음, 높음, 높음, 높음, 높음, 높음, 높음
x2 <- c('L','L','L','L','H','H','H','H','H','H')
y <- c(15, 16, 17, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 29 )
plot(y ~ x1)
# data frame 으로 변환
df <- data.frame(y,x1,x2)
# dummy variable 로 재구성 (광고비 가변수 처리)
mm <- data.frame(model.matrix(y~.,data=df)[,-1])
# 다중회귀
model.lm <- lm(y~.,data=mm)
summary(model.lm) # x2L 은 유의하지 않다.
# 조절효과 분석
model3.lm <- lm(y ~ x1+x2+x1:x2,data=mm)
summary(model3.lm) # x2L 및 x1:x2L 모두 유의하지 않다.
광고비가변수(x2L)와 상호작용 효과(x1:x2L)는 유의하지 않은 회귀 계수이며, 절편과 X1 은 유의한 회귀계수임
2-2. 회귀식이 유의한지 판단
# 도출된 회귀모델
model2.lm <- lm(y~x1,data=mm)
summary(model2.lm)
# y = 13.22377 + 1.33488 * x1
유의미한 회귀 계수로 구성한 회귀 모델은 p-value (5.648e-10) 가 0.05 미만이므로 통계적으로 유의미함
3. 문제 복원 관련 자료
광고비(범주형 변수, 높음과 낮음으로 적혀있음), 연구개발비(수치형 변수, 수치 적혀있음), 판매액(수치형 변수, 수치 적혀있음), 전체 관측치는 10개로 소규모 데이터. 광고비와 연구개발비가 독립변수, 판매액이 종속변수.
광고비를 가변수화해서 다중선형회귀방정식을 만들고 회귀계수를 검정하기
회귀 모형을 검정하기
2번. 다중회귀 수행
(데이터10개)
광고횟수(X1) : 1 2 3 4 5 7 8 9 11 12
광고비(X2) : (낮음, 낮음, 낮음, 낮음, 높음, 높음, 높음, 높음, 높음, 높음)
매출액(Y) : 15 16 17 18 20 22 24 26 28 29
2-1. 광고비 변수를 가변수 처리후 다중회귀를 수행하여 회귀계수가 유의한지 검정
2-2. 회귀식이 유의한지 판단
출처 : https://ha2juo.tistory.com/16
1. 다중회귀모형 회귀계수 및 모형 검정
* 연속형 변수 1개, 질적 변수 1개 주어졌고 흔히 사용하는 lm 함수 써서 summary 결과 보여줬습니다. 모델식도 적으라고 했던거 같은데, 질적변수의 표기는 지시함수(indicator function)으로 나타내주었습니다. 그리고 연속형변수와 질적변수 간의 교호작용도 봤습니다. 교호작용은 유의하지 않음을 보여줬고 유의하지 않아서 제거하고 다시 모델링한 결과를 보여줬습니다.
출처 : https://cafe.naver.com/sqlpd/33076
1. 12행으로 이루어진 X1, X2, Y 값 주어지고
X2 더미화시키고 다중회귀 적합시키기
무난한 회귀분석 문제였다.
출처 : https://blog.naver.com/leeys216/222685525349
출처:https://stherhj.tistory.com/162
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