모델 > 수치적 진단 > 변환 반응하기...
Models > Numerical diagnostics > Response transformation...
어느 데이터셋이 활성화되고, 그 데이터셋을 활용한 분석 모형이 만들어지면, '모델 > 수치적 진단 > 변환 반응하기...' 메뉴 창이 활성화된다.
carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 이용하여 연습해보자. 먼저 Prestige 데이터셋을 활성화시킨다. '데이터 > 패키지에 있는 데이터 > 첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 통하여 carData 패키지에서 Prestige 데이터셋을 찾아서 선택한다. 다음, Prestige 데이터셋을 활용하여 선형 모델을 만든다. '통계 > 적합성 모델 > 선형 모델...' 메뉴 기능을 선택하여 모형을 만든다.
data(Prestige, package="carData")
LinearModel.1 <- lm(prestige ~ education + income, data=Prestige)
summary(LinearModel.1)'모델 > 수치적 진단> 변환 반응하기...'메뉴 기능을 선택하면, 다음과 같은 하위 메뉴창이 등장한다. 기본 설정을 이용하자. 예(OK) 버튼을 누른다.
선형 모델을 구성하는 어느 설명변수 또는 설명변수들의 정규성을 향한 변환 기법은 '통계 > 요약 > 정규성을 향해서 변환시키기...' 메뉴 기능을 통해서 연습할 수 있다.
9. Transform toward normality...
통계 > 요약 > 정규성을 향해서 변환시키기... Statistics > Summaries > Transform toward normaltiy... 어느 데이터셋을 활성화시키면, '통계 > 요약 > 정규성을 향해서 변환시키기...' 메뉴 기능이 아래와 같이..
rcmdr.kr
한편, 위에 있는 선형 모델, LinearModel.1의 반응변수의 변환 값은 1.2017(Est Power)이다. 이 값을 이용하여 모형을 보다 최적화하는 방법은 아래와 같다.
LM.1_pT <- powerTransform(LinearModel.1, family="bcPower")
LinearModel.1_pT <- lm(bcPower(prestige, LM.1_pT$roundlam) ~ education + income, data=Prestige)
summary(LinearModel.1_pT) #LinearModel.1의 변환 모형 요약 정보
summary(LinearModel.1) #LinearModel.1의 요약 정보
bcPower(Prestige$prestige, LM.1_pT$roundlam) # 변환된 prestige 변수 사례 값
Prestige$prestige # 원래의 prestige 변수 사례 값'Models > Numerical diagnostics' 카테고리의 다른 글
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