r 다중회귀분석 예제


마지막으로 숫자 변수의 분포를 살펴볼 가치가 있습니다. 분포가 크게 다른 경우 켄달 또는 스피어맨 상관 관계를 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 또한 독립 변수가 종속 변수와 분포가 다른 경우 독립 변수를 변환해야 할 수 있습니다. 이 예제에서는 Longnose, Acreage, Maxdepth, NO3 및 SO4가 비교적 로그-보통 분포인 반면 DO2 및 Temp는 분포에서 비교적 정상입니다. 이 경우 이러한 변수를 모두 비슷한 분포(여기에 표시되지 않음)가 되도록 변환하는 것이 좋습니다. 비교된 모델 중 하나는 다른 모델 내에 중첩되어야 합니다. 즉, 한 모델은 추가 용어를 제외하고 다른 모델과 동일해야 합니다. 예를 들어 아래 모델 집합에서 model.7과 model.4를 비교하는 것이 적절합니다. 또는 각 모델.8, model.9 및 model.10과 model.7을 비교합니다. ### ————————————————————– ### 여러 상관 관계 및 회귀, 스트림 설문 조사 예제 ### pp. 236-237 ### ————————————————————– 입력 = (“스트림 롱노스 Acerage DO2 Maxdepth NO3 SO4 온도 분지_RUN 13 2528 9.6 80 2.28 16.75 15.3 BEAR_BR 12 3333 8.5 83 5.34 7.74 19.4 BEAR_CR 54 19611 8.3 96 0.99 10.92 19.5 BEAVER_DAM_CR 19 3570 9.2 56 5.44 16.53 17 BEAVER_RUN 37 1722 8.1 43 5.66 5.91 19.3 BENNETT_CR 2 583 9.2 51 2.26 8.81 12.9 BIG_BR 72 4790 9.4 91 4.1 5.65 16.7 BIG_ELK_CR 164 35971 10.2 81 3.2 17.53 13.8 BIG_PIPE_CR 18 25440 7.5 120 3.53 8.2 13.7 BLUE_LICK_RUN 1 2217 8.5 46 1.2 10.85 14.3 BROAD_RUN 53 1971 11.9 56 3.25 11.12 22.2 버팔로_ RUN 16 12620 8.3 37 0.61 18.87 16.8 부시_CR 32 19046 8.3 120 2.93 11.31 18 CABIN_JOHN_CR 21 8612 8.2 103 1.57 16.09 15 CARROLL_BR 23 3 10.4 105 2.77 12.79 18.4 COLLIER_RUN 18 6298 8.6 42 0.26 17.63 18.2 CONOWINGO_CR 112 27350 8.5 65 6.95 14.94 24.1 DEAD_ RUN 25 4145 8.7 51 0.34 44.93 23 DEEP_RUN 5 1175 7.7 57 1.3 21.68 21.8 DEER_CR 26 8297 9.9 60 5.26 6.36 19.1 DORSEY_RUN 8 7814 6.8 160 0.44 20.24 22.6 FALLS_RUN 15 1745 9.4 48 2.19 10.27 14.3 FISHING_CR 11 5046 7.6 109 0.73 7.1 19STONE_CR 11 18943 9.2 50 0.25 14.21 18.5 GREAT_SENECA_CR 87 8624 8624 8.6 78 3.37 7.51 21.3 GREENE_BR 33 2225 9.1 41 2.3 9.72 20.5 GUNPOWDER_FALLS 22 12659 9.7 65 3.3 5.98 18 HAINES_BR 98 1967 8.6 50 7.71 26.44 16.8 HAWLINGS_R 1 1172 8.3 73 2.62 4.64 20.5 HAY_MEADOW_ BR 5 639 9.5 26 3.53 4.46 20.1 헤링턴_RUN 1 7056 6.4 60 0.25 9.82 24.5 HOLLANDS_BR 38 1934 10.5 85 2.34 11.44 12 ISRAEL_CR 30 6260 9.5 133 2.41 13.77 21 LIBERTY_RES 12 424 8.3 62 3.49 5.82 20.2 LITTLE_ANTIETAM_CR 24 3488 9.3 44 2.11 13.37 24 LITTLE_ BEAR_CR 6 3330 9.1 67 0.81 8.16 14.9 LITTLE_CONOCOCHEAGUE_CR 15 2227 6.8 54 0.33 7.6 24 LITTLE_DEER_CR 38 8115 9.6 110 3.4 9.2 2 20.5 리틀_폴스 84 1600 10.2 56 3.54 5.69 19.5 LITTLE_GUNPOWDER_R 3 15305 9.7 85 2.6 6.96 17.5 LITTLE_HUNTING_CR 18 7121 9.5 58 0.51 7.41 16 LITTLE_PAINT_BR 63 5794 9.4 34 1.19 12.27 17.5 MAINSTEM_PATUXENT_R 239 8636 8.4 150 3.31 5.95 18.1 MEADOW_BR 234 4803 8..

5 93 5.01 10.98 24.3 MILL_CR 6 1097 8.3 53 1.71 15.77 13.1 MORGAN_RUN 76 9765 9.3 130 4.38 5.74 16.9 MUDDY_BR 25 4266 8.9 68 2.05 12.77 17 MUDLICK_RUN 8 1507 7.4 51 0.84 16.3 21 NORTH_BR 23 3836 8.3 121 1.32 7.36 18.5 NORTH_BR_CASSELMAN_R 16 17419 7.4440.29 2.5 18 NORTHWEST_BR 6 8735 8.2 63 1.56 13.22 20.8 NORTHWEST_BR_ANACOSTIA_R 100 22550 8.4 107 14.45 23 OWENS_CR 80 9961 8.6 79 1.02 9.07 21.8 PATAPSCO_R 28 4706 8.9 61 4.06 9.9 19.7 PINEY_BR 48 4011 8.3 52 4.7 5.38 18.9 PINEY_CR 18 6949 9.3 100 4.57 17.84 18.6 PINEY_RUN 36 11405 9.2 70 2.17 10.17 23.6 PRETTYBOY_BR 19 904 9.8 39 6.81 9.2 19.2 RED_RUN 32 3332 8.4 73 2.09 5.5 17.7 ROCK_CR 3 575 6.8 33 2.47 7.61 18 SAVAGE_R 106 29708 7.7 73 0.63 12.28 21.4 SECOND_MINE_BR 62 2511 1 0.2 60 4.17 10.75 17.7 SENECA_CR 23 18422 9.9 45 1.58 8.37 20.1 SOUTH_BR_CASSELMAN_R 2 6311 7.6 46 0.64 21.16 18.5 SOUTH_ BR_PATAPSCO 26 1450 7.9 60 2.96 8.84 18.6 SOUTH_FORK_LINGANORE_CR 20 4106 10.0 96 2.62 5.45 15.4 TUSCARORA_CR 38 10 274 9.3 90 5.45 24.76 15 WATTS_BR 19 510 6.7 82 5.25 14.19 26.5 “) 데이터 = read.table(텍스트 연결(입력), 헤더=TRUE) ####와 새 데이터 프레임 만들기 숫자 변수만 있습니다.

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