[R] 비모수 분산분석
비모수 분산분석데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우의 분산분석 처리 방법 Kruskal-Wallis 검정 : 3개 이상의 집단에서 중앙값 차이 검정 1. 가설설정귀무가설 : 세집단의 평균이 모두 동일하다.대립가설 : 적어도 어느한 집단의 평균은 다르다. 2. 정규성 검정 : 부분군들이 모두 정규성을 만족하지 않는다. 3. 등분산 검증 : 0.3821 > 0.05 이므로 모든 분산이 동일 4. 비모수 ANOVA 5. 결론0.01991 (p-value) < 0.05(유의수준) 이므로 귀무가설 기각하고 대립가설 채택적어도 어느한 집단의 평균은 다르다. Data File : anova2.csvcls,thicka,10.1a,10.0a,10.2a,10.1a,10.7b,10.7b,10.7b,10.6b,10.6b,10..
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[R] 등분산 검정
등분산 검정집단들의 분산이 모두 동일한지를 검정한다.Bartlett test 와 Levene test 두가지 방법이 있다. 가설설정귀무가설 : 모든 집단의 분산이 동일하다.대립가설 : 적어도 한 집단의 분산이 다르다. Bartlett test --> 0.0981(p-value)) > 0.05(유의수준) 이므로 모든집단의 분산이 동일하다. Levene test --> 0.1711(p-value)) > 0.05(유의수준) 이므로 모든집단의 분산이 동일하다. Data File : anova.csvcls,thicka,10.1a,10.3a,10.4a,10.1a,10.7b,10.7b,10.4b,10.9b,10.6b,10.8c,10.5c,10.4c,10.6c,10.5c,10.5
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[R] 회귀방정식 구하기
회귀 방정식 : f(x) = αχ + β R 프로젝트 f(x) = 0.5622χ - 0.15525 Data File : reg_2.csvx,y1,-0.09902327272,-0.04280121213,0.01342084854,0.06964290915,0.12586496976,0.18208703037,0.23830909098,0.29453115159,0.350753212110,0.4069752727
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[R] 정규분포 곡선 그리기
1. 먼저 스크립트 파일 작성합니다. ## dist.txt x=seq(-3.5,3.5,length=200)y=dnorm(x) ## 정규분포 곡선plot(x,y,type="l",lwd=1, ylim=c(0,0.4), col="#777777", main="표준정규분포", col.main="#7777ff",xlab="", ylab="",las=1) ## 라인# lines(0, dnorm(0), type="h",lty=3, col="red")# lines(-3, dnorm(-3), type="h",lty=3, col="blue")# lines(-2, dnorm(-2), type="h",lty=3, col="blue")# lines(-1, dnorm(-1), type="h",lty=3, col="blue")# l..
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