R24_수치 데이터 예측: 회귀 방법2 - 챌린저호의 사고 조사 데이터

# 챌린저호의 사고 조사 데이터!!

launch <- read.csv(file = 'mlwr/challenger.csv')

str(launch)

head(launch)

summary(launch)

# 단순 선형 회귀(distress_ct ~ temperature)

plot(x = launch$temperature, y = launch$distress_ct)

lm_launch <- lm(formula=distress_ct ~ temperature, data = launch )

summary(lm_launch)

Call:

lm(formula = distress_ct ~ temperature, data = launch)

Residuals:

    Min      1Q  Median      3Q     Max

-0.5608 -0.3944 -0.0854  0.1056  1.8671

Coefficients:

            Estimate           Std. Error   t value     Pr(>|t|)   

(Intercept)  3.69841       1.21951    3.033     0.00633 **   <유의수준 0.01 -> 유의미

temperature -0.04754    0.01744  -2.725    0.01268 *     <유의수준 0.05 -> 유의미

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.5774 on 21 degrees of freedom

Multiple R-squared:  0.2613,    Adjusted R-squared:  0.2261 데이터 중 22% 설명 / adjusted 인거나 아닌거나 비슷함.

F-statistic: 7.426 on 1 and 21 DF,  p-value: 0.01268

> a <- lm_launch$coefficients[1] # 선형모델의 y절편

> a

(Intercept)

   3.698413

> b <- lm_launch$coefficients[2] # 선형 모델의 기울기

> b

temperature

-0.04753968

abline(a= a, b= b, col= 'blue')

challenger.csv

# 다중선형 회귀(multiple linear regression

# y ~ x1 + x2 + x3 + ...

str(launch)

lm_launch <- lm(formula = distress_ct ~ ., data= launch )

summary(lm_launch)

Call:

lm(formula = distress_ct ~ ., data = launch)             # '. ' 테이블의 모든 변수

Residuals:

     Min       1Q   Median       3Q      Max

-0.65003 -0.24414 -0.11219  0.01279  1.67530

Coefficients:

                                        Estimate   Std. Error   t value Pr(>|t|)  

(Intercept)                      3.527093   1.307024   2.699   0.0142 *      # 유의수준 0.05

temperature                 -0.051386   0.018341  -2.802   0.0114 *      # 온도와의 절대값이 가장 큼 -> 상관관계가 가장 큼

field_check_pressure      0.001757   0.003402   0.517   0.6115        # 유의수준 1

flight_num                      0.014293   0.035138   0.407   0.6887  

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.565 on 19 degrees of freedom

Multiple R-squared:   0.36,    Adjusted R-squared:  0.259

F-statistic: 3.563 on 3 and 19 DF,  p-value: 0.03371

y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3

x1 기온 x2 압력 x3 비행횟수 ...