라일락 꽃이 피는 날

Logistic Regression (로지스틱 회귀) 1. Boosted Logistic Regression method = 'LogitBoost' 2. Logistic Model Trees method = 'LMT' 3. Penalized Logistic Regression method = 'plr' 4. Regularized Logistic Regression method = 'regLogistic' 데이터 불러오기 rawdata

패키지 설치 caret 패키지는 다른 패키지들을 이용하기때문에 dependencies = TRUE 옵션이 필요하다. install.packages("caret", dependencies = TRUE) library(caret) 데이터 불러오기 as.factor() : 데이터는 숫자 형식이지만 명목 변수이기 때문에 숫자로 다루지 않기 위해 Factor 타입으로 변환 rawdata

1. 데이터 불러오기 raw_chisq

1. 데이터 불러오기 raw_anova

1. 데이터 불러오기 (샘플 사이즈=30)(대표본) rawN30

1. 데이터 불러오기 (마케팅에 따른 판매액 차이) raw_d

모집단 : 관심대상 전체 집합 표본 : 모집단의 부분 집합 귀무가설 : 기존에 없던 가설로, 차이가 없거나 영향도 없다. 대립가설 : 분석가가 새롭게 제시한 가설로, 차이가 있거나 영향이 있다. p-value 귀무가설이 참이라고 했을 때, 표본데이터가 수집될 확률이다. 통상적으로 p-value < 0.05 이면 대립가설을 채택한다. 이때, 0.05를 유의 수준이라고 한다. 1. 데이터 불러오기 (샘플 사이즈=3)(소표본) rawN3

이상치 (Outlier) 정상범주에서 크게 벗어난 값을 의미한다. 이상치를 포함하면 분석 결과가 왜곡될 수 있다. 이상치의 종류로는 존재할 수 없는 값과 극단적인 값이 있다. 1. 이상치가 포함된 데이터 생성 outlier % group_by(sex) %>% summarise(mean_score = mean(score)) 1. 상자그림 생성 mpg % group_by(drv) %>% summarise(mean_hwy = mean(hwy, na.rm = T))