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====== Week13 ====== | ====== Week13 ====== | ||
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- | <WRAP box> | ||
- | 「「:c/ | ||
- | May 27 (월) 세번째 퀴즈 | ||
- | 퀴즈 범위는 | ||
- | 처음부터 regression까지 | ||
- | |||
- | 퀴즈 범위는 | ||
- | stats part | ||
- | * 어떤 테스트를 어떤 상황아래에서 하는지에 대한 이해. | ||
- | * 가령 t-test se 구하는 방법 치이점 이해 | ||
- | * ANOVA를 사용할 때에 대한 이해 등등 | ||
- | * [[:sampling distribution]] | ||
- | * [[:central limit theorem]] | ||
- | * [[: | ||
- | * [[:z-test]] | ||
- | * [[:types of error]] | ||
- | * [[:t-test]] | ||
- | * [[:ANOVA]] | ||
- | * [[: | ||
- | * [[:Repeated Measure ANOVA]] | ||
- | * [[: | ||
- | * [[: | ||
- | |||
- | r part | ||
- | * 위의 내용과 관련한 R 아웃풋 해석에 중점 | ||
- | </ | ||
- | |||
- | ===== Concepts and ideas ===== | ||
영상 | 영상 | ||
* https:// | * https:// | ||
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* https:// | * https:// | ||
</ | </ | ||
+ | |||
+ | [[:c/ | ||
+ | * [[: | ||
+ | * [[: | ||
+ | * [[:beta coefficients]] | ||
+ | [[: | ||
+ | [[:multiple regression]] | ||
+ | * [[: | ||
+ | * option reading [[:using dummy variables]] with spss | ||
+ | * [[:partial and semipartial correlation]] | ||
+ | * [[: | ||
+ | * < | ||
+ | |||
+ | ===== Concepts and ideas ===== | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
===== Assignment ===== | ===== Assignment ===== | ||
Line 964: | Line 950: | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
June 5(월), 7(수) | June 5(월), 7(수) | ||
- | < | + | 13주차 참조 |
- | * https:// | + | |
- | </ | + | |
===== Concepts and ideas ===== | ===== Concepts and ideas ===== | ||
- | < | ||
- | [[:r:dummy variable]] with R | ||
- | [[: | ||
- | [[: | ||
- | [[:beta coefficients]] | ||
- | [[: | ||
Line 989: | Line 967: | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
June 12, 14 | June 12, 14 | ||
+ | 13주차 참조 | ||
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<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
===== Assignment ===== | ===== Assignment ===== | ||
- | 그룹 assignment: ms.23.ga.w15.multiple.regression.groupID | ||
- | 그룹의 아래의 두 개 중 하나를 택하여 수행하시오. 6월 19일까지 완성 (ABB) | ||
- | - 일 | ||
- | * data: elemapi2.csv | ||
- | * available at http:// | ||
- | * api00 을 종속변인으로 하고 관련이 있을 것 같고 흥미로운 변인들을 독립변인으로 하여 (최소한 3개 이상, 그 중 하나는 종류변인이어야 합니다) multiple regression을 디자인 하고 이를 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오 | ||
- | * api00을 종속변인으로 하고 두 개의 독립변인으로 avg_ed와 mealcat 두 개를 골라서 interaction을 포함한 regression을 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오. | ||
- | - 이 | ||
- | * data: College (in ISLR package in R) | ||
- | * data에 대한 정보 | ||
- | * '' | ||
- | * 종속변인 하나를 골라서 다른 독립변인들을(최소 3개 이상) 가지고 Regression을 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오. | ||
- | * 위에서의 종속변인과 두개의 독립변인을 골라서 (숫자+숫자 혹은 숫자+종류) interaction 효과를 포함하는 Regression을 한 후에 경과와 결과를 보고하시오 | ||
- | |||
- | |||
- | |||
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Line 1030: | Line 993: | ||
* [[: | * [[: | ||
* [[:Multiple Regression]] | * [[:Multiple Regression]] | ||
+ | * [[:partial and semipartial correlation]] | ||
* [[:beta coefficients]] | * [[:beta coefficients]] | ||
* [[:r:dummy variable]] | * [[:r:dummy variable]] | ||
- | * [[: | ||
- | * [[: | ||
* [[: | * [[: | ||
- | * [[:beta coefficients]] | + | * <del>[[:interaction effects in regression analysis]]</ |
* R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시면 됩니다. 실제 명령어 사용 등에 대한 문제는 나오지 않습니다. | * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시면 됩니다. 실제 명령어 사용 등에 대한 문제는 나오지 않습니다. |
c/ms/2024/schedule.1716941794.txt.gz · Last modified: 2024/05/29 09:16 by hkimscil