도구 > 패키지 적재하기...
Tools > Load package(s)...
R에 설치된 패키지 목록 창이 등장한다. 원하는 패키지(들)을 찾아서 선택하고 예(OK) 버튼을 누른다. 아래 화면은 vcd 패키지를 설치하는 사례이다.
library(vcd) # 원하는 패키지 적재하기vcd 패키지를 적재(loading) 하는데, grid 패키지가 함께 탑재된 것을 출력창에서 확인할 수 있다. grid는 vcd 패키지가 제작되는데 의존한 패키지임을 의미한다. 어느 패키지가 메모리에 적재되는 과정은 그 패키지가 의존하는 패키지의 자동적인 적재를 동반한다.
모델 > 모델 계수 비교하기...
Models > Compare model coefficients...
두개 이상의 모델을 선택하고 그 안에 포함된 계수(coefficients)를 비교하는 기능이다.
carData 패키지에 있는 Prestige 데이터셋을 이용하여 income(연수입)과 education(교육연수)가 prestige(직업의 사회적 권위)에 미치는 영향에 대하여 분석한다고 가정하자. 최적의 모델을 찾기 위해서는 먼저 여러개의 모델을 만들어야 한다. 이 경우, 만들어진 여러개의 모델을 비교하는 과정에서 영향력이 통계적으로 지지되는 변수들을 찾고 또 그 계수에 대한 꼼꼼한 점검을 해야하는 경우가 많다.
compareCoefs(RegModel.1, RegModel.2)
모델 세개를 선택해보자.
compareCoefs(LinearModel.3, LinearModel.4, LinearModel.5)
모델의 계수를 비교하는 과정에서, 설명변수가 반응변수에 영향을 미치는가에 대한 통계적인 근거를 찾게된다. zvals, pvals, se 등의 인자에 대한 사용을 통하여 보다 정교한 비교 결과를 만들 수 있다.
compareCoefs(RegModel.1, RegModel.2, zvals=TRUE, pvals=TRUE)
모델 > 모델 요약하기
Models > Summarize model
모델을 만들고, 모델의 요약 정보를 확인할 때 일반적으로 summary() 함수를 사용한다.
carData 패키지의 Prestige 데이터셋으로 선형회귀, 선형모델을 만들었다고 하자. 이 과정에서 다음 사례와 같은 요약 정보가 생산된다:
summary(LinearModel.2)
여러개의 모델이 있고, 특정 모델의 요약정보를 다시 확인하고자 할 때 사용하는 기능이다.
<계수 표준 오차의 샌드위치 추정치 사용하기>에 선택이 되어 있는 경우는 summary() 함수 대신 summarySandwich() 함수가 사용된다.
summarySandwich(LinearModel.2, type="hc3")