R - 단순회귀분석

R 단순회귀분석

단순회귀모형 만들기 코드

---

weight <- c(64,75.3,73,82.1,76.2,95.7,59.4,93.4,82.1,78.9,76.7,82.1,83.9,73,64.4,77.6)
blood <- c(108,109,104,102,105,121,79,107,101,85,99,100,108,104,102,87)
model <- lm(blood~weight)
summary(model) # 회귀분석 결과 요약
anova(model) # anova table
confint(model) # 회귀계수의 confidence interval

summary(model)의 결과

---

Residuals: ## 잔차정보 요약

     Min       1Q   Median       3Q      Max 

-17.0962  -2.9774   0.8138   5.5072  13.4990 

Coefficients:  ## 회귀계수의 추정과 회귀계수의 유의성 검정

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   

(Intercept)  61.8769    19.1890   3.225  0.00611 **

weight        0.5098     0.2462   2.070  0.05740 . 

F-statistic: 4.286 on 1 and 14 DF,  p-value: 0.0574      ## 모델이 유의한지에 대한 F-Test (분산분석)

---

anova(model)의 결과

---

Analysis of Variance Table

Response: blood

          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  

weight     1  368.8  368.80  4.2861 0.0574 .

Residuals 14 1204.6   86.05                 

• ANOVA F-test의 p-value와 회귀계수에 대한 t-test의 p-value가 같다. (0.0574)
• 또한 단순회귀분석에서는 모델이 유의한지에 대한 F-test의 p-value도 위의 p-value와 같다.

---

confint(model)의 결과

---

2.5 %     97.5 %

(Intercept) 20.7205466 103.033319

weight      -0.0183444   1.037845

• 회귀계수의 confidence interval을 구할 수 있다.

---

Prediction

---

newdata <- data.frame(weight=95)
predict(model, newdata, interval="predict")
predict(model, newdata, interval="confidence")

• weight=95일 때, blood의 값을 예측한다. 만약 여러개의 값을 예측하고 싶은경우는 weight=c(95,90,80, ...) 처럼 vector 형식으로 값을 주면 된다.
• interval=prediction으로 하면 예측구간이고 interval=confidence로하면 신뢰구간이다.

---

Prediction 결과

---

 fit      lwr      upr

1 110.3032 87.77959 132.8269

  fit      lwr      upr

1 110.3032 99.74413 120.8623

• fit이 예측값이고, lwr, upr은 각각 신뢰구간의 lower bound와 upper bound이다.

• 위와 같이 예측구간과 신뢰구간을 구할 수 있다. 예측구간이 신뢰구간에 비해 넓다. 예측구간은 y에 대한 95% interval이고 신뢰구간은 E(y|x) 에 대한 95% interval이다. 따라서 예측구간이 신뢰구간에 비해 넓은 것이다.

---