단순선형회귀분석 – 회귀직선 : 독립표본 구간추정
애니메이션 그림 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀분석 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀분석 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀분석 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀모형 사례 단순선형회귀분석 목차 요약영상 1 Videos 준비중 0:03 저자정보 출판이력 DOI 인용 다운로드 Print 구글문서 Print 구글문서 요약 준비 중입니다. 주제어 1.단순선형회귀(Simple linear regression) 모형 사례 단순선형회귀(simple linear regression) 모델은 요인변수(factor, 설명변수, 독립변수)가 연속형인 경우의 […]
원점을 지나는 단순선형회귀모형 – 회귀직선 : 단일표본 구간추정
애니메이션 그림 목차 요약영상 1 Videos 준비중 0:03 저자정보 출판이력 DOI 인용 다운로드 Print 구글문서 Print 구글문서 요약 준비 중입니다. 주제어 1.제목 원점을 지나는 단순선형회귀모형은 다음식으로 나타냅니다. $Y_{i}=beta_{1}X_i+epsilon_{i}$$ $$bf{Y}{=}bf{X}boldsymbol{beta}{+}boldsymbol{mathit{epsilon}}$$ $bf{Y}=left[{begin{array}{c}{{Y}_{1}}\{{Y}_{2}}\{vdots}\{{Y}_{n}}end{array}}right]$, $bf{X}=left[{begin{array}{cc}{1}&{{X}_{1}}\{1}&{{X}_{2}}\{vdots}&{vdots}\{1}&{{X}_{n}}end{array}}right]$, $boldsymbol{beta}=left[{begin{array}{c}{{beta}_{0}}\{{beta}_{1}}end{array}}right]$, $boldsymbol{epsilon}=left[{begin{array}{c}{{epsilon}_{1}}\{{epsilon}_{2}}\{vdots}\{{epsilon}_{n}}end{array}}right]$ 여기서, $i$는 $1, … , n$ $beta_0=0$ $n$은 집단의 크기 원점을 지나는 중선형회귀모형은 다음식으로 나타냅니다. $$Y_{i}=beta_{1}X_{i1}+cdots+beta_{k}X_{ik}+epsilon_{i}$$ $$bf{Y}{=}bf{X}boldsymbol{beta}{+}boldsymbol{mathit{epsilon}}$$ $bf{Y}=left[{begin{array}{c}{{Y}_{1}}\{{Y}_{2}}\{vdots}\{{Y}_{n}}end{array}}right]$, $bf{X}=left[{begin{array}{ccccc}{1}&{{X}_{11}}&{{X}_{12}}&{cdots}&{{X}_{1k}}\{1}&{{X}_{21}}&{{X}_{22}}&{cdots}&{{X}_{2k}}\{vdots}&{vdots}&{vdots}&{ddots}&{vdots}\{1}&{{X}_{n1}}&{{X}_{n2}}&{cdots}&{{X}_{nk}}end{array}}right]$, $boldsymbol{beta}=left[{begin{array}{c}{{beta}_{0}}\{{beta}_{1}}\{vdots}\{{beta}_{k}}end{array}}right]$, $boldsymbol{epsilon}=left[{begin{array}{c}{{epsilon}_{1}}\{{epsilon}_{2}}\{vdots}\{{epsilon}_{n}}end{array}}right]$ 여기서, $i$는 $1, […]
혼합선형모델에서 반응변수의 분산은 고정효과의 추정량에 영향을 주나?
목차 네 추정량에 영향을 줍니다. $$hat{boldsymbol{beta}} = left(mathbf{X}^mathsf{T} mathbf{V}^{-1} mathbf{X}right)^{-1} mathbf{X}^mathsf{T} mathbf{V}^{-1} mathbf{y}$$ 여기서, $hat{boldsymbol{beta}}$는 고정효과벡터의 추정량 $mathbf{V}$는 반응변수벡터 $mathbf{y}$의 분산-공분산행렬 혼합선형모델에서 반응변수의 분산은 고정효과벡터 추정량의 기대값 $mathrm{E}[hat{boldsymbol{beta}}]$에는 영향을 주지 않습니다. $$mathrm{E}[hat{boldsymbol{beta}}]=boldsymbol{beta}$$ 모평균은 상수이고 표본평균은 표본추출에 따라 값이 변하는 확률변수입니다. 그러나 표본평균을 관측값(상수)으로 고정하면, 모평균은 그 값을 중심으로 분포를 가지는 추정량의 형태로 해석하는 것과 같은 […]
분산분석의 이해 촉진을 위한 소고
목차 요약영상 3 Videos 데이터 준비중 모델링 준비중 데이터분석 준비중 저자정보 출판이력 DOI 인용 다운로드 Print 구글문서 Print 구글문서 Ⅰ. 서론 통계분석을 위하여 분석 대상이 되는 모든 자료를 전부 수집한다는 것은 현실적으로 불가능한 경우가 대부분이다. 그래서 모집단에서 표본을 선택하게 되고, 모집단을 대표하는 표본을 추출하여 모집단에 대한 특성을 통계적으로 추론한다. 모집단의 특성을 추론하는 과정에서 표본의 평균, […]
고정효과를 추정(estimaion)한다면 랜덤효과는?
목차 예측(prediction)합니다. 혼합선형모델(LLM)에서 고정효과는 모델의 구조를 설명하는 상수이고, 랜덤효과는 각 집단의 편차를 예측한 확률변수값이며 모델을 보정합니다. 혼합선형모델에서 고정효과인 모수를 BLUE로 추정하고 랜덤효과인 확률변수값을 BLUP로 예측합니다. 혼합선형모델에서 고정효과와 랜덤효과는 함께 작동하며, 고정효과를 추정한 후 랜덤효과를 예측하여 전체 모델이 완성됩니다. 1. 고정효과 선형모델 고정효과(fixed effects) 선형모델(linear model)은 모든 효과를 고정된 상수(모수)로 간주하여 구성된 선형모델입니다. 이 모델은 집단 […]
랜덤효과 선형모델 – BLUP
데이터셋 설명형 데이터셋 – 관측 모의실험형 데이터셋 – 생성 통합형 데이터셋 검증형 데이터셋 모수가설검정 대응표본 t검정 독립표본 t검정 일원분산분석(1-way ANOVA) F검정 상관분석 t검정 단순선형회귀분석 F검정 단순선형회귀분석 t검정 비모수가설검정 교차분석 카이제곱검정 연관분석 카이제곱검정 다변량정규분포 예측모델 고정효과 선형모델 – ANOVA, BLUE 랜덤효과 선형모델 – BLUP 혈통 혼합선형모델 – PBLUP 유전체 혼합선형모델 – GBLUP 유전 혼합선형모델 – ssGBLUP […]
순서형 변수의 수준과 계층구조의 수준은 같은 것?
목차 순서형 변수의 수준(level)과 계층구조의 수준(level)은 개념적으로 다릅니다. 1. 순서형 변수에서의 수준(level) 순서형 변수의 변수값인 범주명을 수준(level)이라고 부릅니다. 순서형 변수인 “교육수준”의 변수값(수준, level)은 다음과 같습니다. 고졸, 대졸, 대학원졸 순서형 변수에서의 수준의 특징은 다음과 같습니다. 1. 순서 존재: 수준 간에는 명확한 서열(순서)이 존재 예: 고졸 < 대졸 < 대학원졸 2. 간격 불균등: 수준 간 간격은 동일하다고 가정할 수 […]
초등학생의 수학학습성취 예측을 위한 데이터셋: 구조와 변수 설명
그림 애니메이션 Fig. 1. Confidence by Achievement Group Fig. 2. Strategy Use by Achievement Group Fig. 3. Feature Importance (Random Forest, MDI) Fig. 1. Confidence by Achievement Group Fig. 2. Strategy Use by Achievement Group Fig. 3. Feature Importance (Random Forest, MDI) 목차 Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print Print 요약 본 논문은 […]
초등학생의 수학학습성취 예측모델 모의실험형 데이터셋 생성
목차 요약영상 3 Videos 데이터 준비중 0:03 모델링 준비중 0:03 데이터분석 준비중 0:03 저자정보 출판이력 DOI 인용 다운로드 Print 구글문서 Print 구글문서 1. 개요 이 모듈은 실제 교육 데이터를 기반으로 데이터 논문을 작성하는 전 과정을 경험하도록 설계된 PBL 프로그램입니다.초등학생 수학 학습 성취도와 관련된 실제 블렌디드 러닝 데이터셋을 분석하며, 데이터 구조 이해, 변수 정의, 시각화, 분석 […]
초등학생의 수학학습성취 예측을 위한 데이터셋의 구조와 변수 탐색
목차 요약영상 3 Videos 데이터 준비중 0:03 모델링 준비중 0:03 데이터분석 준비중 0:03 저자정보 출판이력 DOI 인용 다운로드 Print 구글문서 Print 구글문서 1. 개요 이 모듈은 실제 교육 데이터를 기반으로 데이터 논문을 작성하는 전 과정을 경험하도록 설계된 PBL 프로그램입니다.초등학생 수학 학습 성취도와 관련된 실제 블렌디드 러닝 데이터셋을 분석하며, 데이터 구조 이해, 변수 정의, 시각화, 분석 […]