모델 > 그래프 > 영향력 색인 그림...

Models > Graphs > Influence index plot...

Linux 사례 (MX 21)

데이터셋을 활성화시키고, 분석 모형을 만들었다면, '모델 > 그래프 > 영향력 색인 그림...' 메뉴 기능을 사용할 수 있다. carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 이용하여 연습해보자.

 

먼저, Prestige 데이터셋을 활성화 시키자. '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하고, 다음 화면에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들 중에서 Prestige를 찾아서 선택한다. 그러면, R Commander 상단의 <활성 데이터셋 없음> 버튼이 'Prestige'로 바뀐다.

 

Prestige 데이터셋을 이용하여 LinearModel.1 모형을 만든다. '통계 > 적합성 모델 > 선형 모델...' 메뉴 기능을 이용할 수 있다. 

LinearModel.1 <- lm(prestige ~ education + log(income), data=Prestige)
summary(LinearModel.1)

LinearModel.1 모형이 활성화된 이후, '모델 > 그래프 > 영향력 색인 그림...' 메뉴 기능을 선택하면 아래와 같은 하위 화면이 등장한다. 메뉴 창 오른쪽 끝 아래에 있는 예(OK) 버튼을 누른다.

Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)

influenceIndexPlot(LinearModel.1, id=list(method="y", n=2), vars=c("Cook", "Studentized", "Bonf", 
  "hat"))

?influenceIndexPlot   # 영향력 색인 그림의 도움말 보기

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모델 > 수치적 진단 > Durbin-Watson 자기상관 검정...

Models > Numerical dignostics > Durbin-Watson test for autocorrelation...

Linux 사례 (MX 21)

데이터셋을 활성화시키고, 분석 모형을 만들었다면, '모델 > 수치적 진단 > Durbin-Watson 자기상관 검정...' 메뉴 기능을 사용할 수 있다. carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 이용하여 연습해보자.

 

먼저, Prestige 데이터셋을 활성화 시키자. '데이터 > 패키지에 있는 데이터 >

첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하고, 다음 화면에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들 중에서 Prestige를 찾아서 선택한다. 그러면, R Commander 상단의 <활성 데이터셋 없음> 버튼이 'Prestige'로 바뀐다.

 

Prestige 데이터셋을 이용하여 LinearModel.1 모형을 만든다. '통계 > 적합성 모델 > 선형 모델...' 메뉴 기능을 이용할 수 있다. 

LinearModel.1 <- lm(prestige ~ education + log(income), data=Prestige)
summary(LinearModel.1)

LinearModel.1 모형이 활성화된 이후, '모델 > 수치적 진단 > Durbin-Watson 자기상관 검정...' 메뉴 기능을 선택하면 아래와 같은 하위 화면이 등장한다. 메뉴 창 오른쪽 끝 아래에 있는 예(OK) 버튼을 누른다.

Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)


?dwtest  # Durbin Watson 검정 도움말 보기

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Linux 사례 (MX 21)

데이터셋을 활성화시키고, 분석 모형을 만들었다면, '모델 > 그래프 > 잔차 분위수-비교 그림...' 메뉴 기능을 사용할 수 있다. carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 이용하여 연습해보자.

먼저, Prestige 데이터셋을 활성화 시키자. '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하고, 다음 화면에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들 중에서 Prestige를 찾아서 선택한다. 그러면, R Commander 상단의 <활성 데이터셋 없음> 버튼이 'Prestige'로 바뀐다.

Prestige 데이터셋을 이용하여 LinearModel.1 모형을 만든다. '통계 > 적합성 모델 > 선형 모델...' 메뉴 기능을 이용할 수 있다.

LinearModel.1 <- lm(prestige ~ education + log(income), data=Prestige)
summary(LinearModel.1)

LinearModel.1 모형이 활성화된 이후, '모델 > 그래프 > 잔차 분위수-비교 그림...' 메뉴 기능을 선택하면 아래와 같은 하위 화면이 등장한다. 메뉴 창 오른쪽 끝 아래에 있는 예(OK) 버튼을 누른다.

Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)

?qqPlot  # qqPlot 함수의 도움말 보기
Prestige["farmers", ]          # farmers 사례의 prestige 값 점검
fitted(LinearModel.1)["farmers"]    # prestige에 대한 모형 추정치 (과소?)
residuals(LinearModel.1)["farmers"]
rstudent(LinearModel.1)["farmers"]

Prestige["collectors", ]       # collectors 사례의 prestige 값 점검
fitted(LinearModel.1)["collectors"] # prestige에 대한 모형 추정치 (과대?)
residuals(LinearModel.1)["collectors"]
rstudent(LinearModel.1)["collectors"]
Linux 사례 (MX 21)
Linux 사례 (MX 21)

https://rcmdr.tistory.com/114

Quantile-comparison plot...

그래프 > 분위수-비교 그림... Graphs > Quantile-comparison plot... 분위수-비교 그림은 수치형 변수 사례 값의 분포적 경향성을 확인하는데 사용된다. 또한 변수들의 관계에 대한 수리적 계산 과정에서

rcmdr.kr

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