선형 모델에 대한 간단한 소개

선형 모델에 대한 간단한 소개우리가 조금 더 고급 플롯팅 명령어를 살펴보기 전에 선형 모델, 특히 선형 회귀에 대해 간단히 이야기하고 싶습니다. R에서는 이 작업이 매우 간단합니다. 예를 들어, 'states' 데이터 프레임에서 가구 중간 소득을 주 교육 지출의 예측 변수로 보고 싶습니다. lm명령어가 이를 계산해 주며, 첫 번째 모델을 model1이라고 부르겠습니다.model1모델이 생성되었지만 결과가 어디 있는지 궁금하실 겁니다. R의 장점 중 하나는 모델까지도 이름을 붙일 수 있다는 점입니다. 이렇게 하면 나중에 다른 작업을 할 때 계속해서 참조할 수 있습니다. 결과를 보는 방법은 summary(model1)명령어를 실행하는 것입니다.summary(model1) Call: lm(formula = publicedexp ~ hincome) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -397.50 -127.43 -8.69 120.96 431.85 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 251.6 173.5 1.450 0.153 hincome 0.02346 0.003869 6.063 1.87e-07 *** ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 198.8 on 49 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.4287, Adjusted R-squared: 0.417 F-statistic: 36.76 on 1 and 49 DF, p-value: 1.87e-07이렇게 모델에 이름을 붙여 결과를 확인하면, 단순히 lm명령어만 실행했을 때보다 훨씬 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 나중에 우리는 이 선형 모델을 플롯과 어떻게 통합할 수 있는지 살펴보겠습니다.