User Tools

Site Tools


anova_note:output01

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
anova_note:output01 [2025/12/07 11:01] hkimscilanova_note:output01 [2025/12/09 22:54] (current) hkimscil
Line 116: Line 116:
  
 <code> <code>
-> hist(o, breaks=br,  
-+      col=rgb(1,1,1,.5)) 
-> abline(v=m.o, col="black", lwd=3) 
-> abline(v=m.tot, col='red', lwd=3) 
- 
-> hist(p, breaks=br, 
-+      col=rgb(.5,1,1,.5)) 
-> abline(v=m.p, col="blue", lwd=3) 
-> abline(v=m.tot, col='red', lwd=3) 
-> 
 </code> </code>
-{{.:pasted:20251207-105845.png}} 
-{{.:pasted:20251207-105903.png}} 
  
 <code> <code>
Line 164: Line 152:
 +      col=rgb(1,1,1,.5)) +      col=rgb(1,1,1,.5))
 > abline(v=m.o, col="black", lwd=3) > abline(v=m.o, col="black", lwd=3)
-hist(padd=T, breaks=br,+abline(v=m.totcol='red', lwd=3) 
 +>  
 +> hist(p, breaks=br,
 +      col=rgb(.5,1,1,.5)) +      col=rgb(.5,1,1,.5))
 > abline(v=m.p, col="blue", lwd=3) > abline(v=m.p, col="blue", lwd=3)
 > abline(v=m.tot, col='red', lwd=3) > abline(v=m.tot, col='red', lwd=3)
->  +
-> ss.bet <- n.o*(m.tot-m.o)^2 + n.p*(m.tot-m.p)^2 +> ss.bet <- n.o*(m.tot-m.o)^2 +  # m.tot 에서 o그룹공통 까지의 거리를 제곱해서 모두 더한 값 
-> ss.bet+                                 # 아래 그림에서 빨간색 선에서 검은색 선까지의 거리를 제곱해서 모두 더한 값 
 ++           n.p*(m.tot-m.p)^2    # m.tot 에서 p그룹공통 까지의 거리를 제곱해서 모두 더한 값 
 +                                 # 아래 그림에서 빨간색 선에서 파란색 선까지의 거리를 제곱해서 모두 더한 값 
 +                                 # 이것은 그룹 (IV, 독립변인) 때문에 생긴 그룹 간 차이이다 
 +> ss.bet                         # 따라서 이것을 SS between group이라고 부른다
 [1] 598.7747 [1] 598.7747
  
 </code> </code>
-{{.:pasted:20251207-110007.png}}+{{.:pasted:20251207-105845.png}} 
 +{{.:pasted:20251207-105903.png}}
  
 <code> <code>
Line 180: Line 175:
 +      col=rgb(1,1,1,.5)) +      col=rgb(1,1,1,.5))
 > abline(v=m.o, col="black", lwd=3) > abline(v=m.o, col="black", lwd=3)
-> ss.o <- ss(o) +> ss.o <- ss(o)  # o집단의 평균인 검은색 선에서 개인 점수까지의 거리는 (오차는) 독립변인과 상관없이 랜덤하게 나타나는 것 
-> ss.o+> ss.o           # o집단의 것을 ss.o라고 부른다
 [1] 2179.19 [1] 2179.19
  
Line 187: Line 182:
 +      col=rgb(.5,1,1,.5)) +      col=rgb(.5,1,1,.5))
 > abline(v=m.p, col="blue", lwd=3) > abline(v=m.p, col="blue", lwd=3)
-> ss.p <- ss(p) +> ss.p <- ss(p)  # p집단도 마찬가지이다. 이 집단 내의 sum of square값은 p 집단의 공통특징인 평균에서 개인점수가 랜덤하게  
-> ss.p+> ss.p           # 나타나는 것이고, 이것을 sum of square p라고 부른다
 [1] 2605.623 [1] 2605.623
  
-> # 이 둘은 random 한 차이이다+> # 이 둘은 각 그룹의 평균을 중심으로 random 하게 나타나는 평균에서의 거리다 (에러). 
 +> # 따라서 우리는 것을 sum of square within group이라고 부른
 > ss.wit <- ss.o+ss.p  > ss.wit <- ss.o+ss.p 
 > ss.wit > ss.wit
anova_note/output01.1765105278.txt.gz · Last modified: by hkimscil

Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki