모델 > 그래프 > 효과 그림...
Models > Graphs > Effect plots...
'모델 > 그래프 > 효과 그림...' 기능은 미리 모델이 만들어져야 이용할 수 있다. 만들어진 모델은 아래와 같이 R Commander 상단에서 확인할 수 있다. carData 패키지의 Cowles 데이터셋으로 만든 GLM.1 모델을 활용하는 것이다.
<모델 효과 그림(들)> 창 중간에 있는 <예측변수 (하나 이상 선택)> 기능에서 sex, neuroticism, extraversion 세 변수를 모두 선택해보자.
plot(allEffects(GLM.1))
carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 이용하여 연습해보자. 아래와 같이 prestige (직업의 사회적 권위)에 대한 education (교육연수), income (연수입), women (여성 참여율)의 영향력을 type (직업유형)별로 살펴보는 모델을 만들었다고 가정하자.
data(Prestige, package="carData")
LinearModel.1 <- lm(prestige ~ education + income + women + type, data=Prestige)
summary(LinearModel.1)아래와 같이 LinearModel.1의 요약 정보가 출력될 것이다.
이러한 LinearModel.1의 효과 그림을 시각화 할 수 있다. <모델 효과 그림(들)> 창의 <예측변수(하나 이상 선택)> 기능에서 네개의 변수를 모두 선택해보자. 그리고 예(OK) 버튼을 누른다.
plot(allEffects(LinearModel.1))아래와 같이 그래픽 장치 창에 선택된 변수 네개의 효과 그림이 등장할 것이다.
한편, <잔차 일부분 그리기> 기능을 선택해보자.
그래픽 장치 창에 잔차들이 플롯으로 표시된다. 표시된 잔차의 분포를 보면서 추가로로 통찰력을 키울 수 있다.
'Models > Graphs' 카테고리의 다른 글
| 6. Influence index plot... (0) | 2022.06.21 |
|---|---|
| 2. Residual quantile-comparison plot... (0) | 2022.06.21 |
| 5. Influence plot... (0) | 2022.06.21 |
| 4. Added-variable plots... (0) | 2022.06.20 |
| 3. Component + residual plots... (0) | 2022.06.20 |