[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 24차 미션

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 24차 미션

 

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

오늘은 24회차 미션!

Part 2) [R로 하는 데이터 분석] 데이터 분석 기본기 익히기

1. 11. Ch 03. 단순 선형 회귀분석 - 04. 단순 선형 회귀 모형의 적합도 평가 및 진단

2. 12. Ch 04. 다중 선형 회귀분석 - 01. 다중 선형 회귀분석 개요

 

1. 11. Ch 03. 단순 선형 회귀분석 - 04. 단순 선형 회귀 모형의 적합도 평가 및 진단

1. 

1. SST = SSE + SSR

1. 종속변수의 총변동 = 회귀직선에 의해 설명되는 변동 SSR (평균과 회귀값의 차이)과 회귀직선에 의해 설명되지 않는 변동 SSE로 구성 (잔차는 얼마가 될 지 설명이 안됨)

2. 즉, 좋은 회귀직선이라고 하려면

1. SSE보다 SSR이 커야한다.

2. 여기서 나온 개념이 결정 계수 R^2

1. 결정계수 R^2은 회귀 모형의 적합도를 평가하기 위해 사용되는 대표적인 평가지표

2. 결정계수는 종속변수의 전체 변동 중 회귀 직선에 의해 설명되는 변동의 비율 [0, 1]의 범위를 가짐

1. R^2 = 1: 회귀직선으로 y의 총변동이 완전히 설명됨 (모든 표본들이 회귀 직선 위에 있음

2. R^2= 0: 추정된 회귀직선은 x와 y의 관계를 전혀 설명하지 못함.

3. 

3. 수정 결정계수

1. 기존 결정계수는 유의하지 않은 변수가 추가되어도 항상 증가

2. 따라서 변수의 개수가 늘어날 경우, 이를 보정하기 위해서 앞에 계수를 곱해줌

3. 

3. 선형 회귀 모델의 기본 가정

1. 회귀 분석의 3가지 가정

1. 정규성: 잔차의 분포가 평균이 0인 정규 분포를 따름

2. 독립성: 잔차는 서로 독립적

3. 등분산성: 잔차의 분산이 동일함

2. 결국 '잔차 분석을 통해 회귀 모델이 해당 가정을 잘 만족하는 지 확인함

1. 잔차plot

1. 잔차가 트렌드를 가지고 있으면 안됨

2. 트렌드 없이 랜덤하게 분포

2. qqplot

1. 일직선이 되면 독립이란 의미

3. 잔차 vs. fitted plot을 통해 잔차의 가정을 진단

3. 

2. 12. Ch 04. 다중 선형 회귀분석 - 01. 다중 선형 회귀분석 개요

1. x가 1개: 단순 선형 회귀 분석

2. x가 여러개: 다중 선형 회귀 분석

1. 

 

 

한동안 답답했는데, 

SSE와 SSR의 개념, 그리고 결정계수의 의미가 나왔음

수정 결정계수까지..

 

선형회귀를 하면 결정계수와 수정결정계수가 다 표시되는데, 그것들이 어떤 의미인지 다시 한번 확인.

수정결정계수가 좀 더 좋다고 이해하면 될 듯