[R Studio][13.4.2][DS13.2.3] 문제풀이

 

 

 < 문제 출처 >

이공학도를 위한 확률과 통계 3판 한글판

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a. 

 

> model_depth <- lm(Cost ~ Depth, data = raw_datas)
> plot(model_depth, 1)

 

> model_downtime <- lm(Cost ~ Downtime, data = raw_datas)
> plot(model_downtime, 1)

 

잔차의 등분산성이 잘 유지되는 편으로, 문제 없음을 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

b. 

 

지질학적 특성 변수를 모델에 추가할 경우의 그림을 확인해보면 위와 같은 결과를 얻을 수 있고

지질학적 특성 변수가 필요하지 않음을 알 수 있습니다.

 

 

 

 

 

c. 

 

위 그래프에서 확인할 수 있듯이, 점 8과 같은 데이터가 본 회귀모형에 특히 큰 영향을 미친다고 볼 수 있습니다.

즉, 회귀모형에 특히 큰 영향을 미치는 데이터가 있습니다.

 

 

 

 

 

d. 

 

> model$residuals
         1          2          3          4 
 410.91948  506.58480 -367.51303 -714.23275 
         5          6          7          8 
  81.37131 -561.90253 -584.91748 1311.60597 
         9         10         11         12 
-922.78404 -682.89027 1229.55946 -125.73642 
        13         14         15         16 
 535.30644  232.81590 -842.25807  494.07124 
> library(MASS)
> stdres(model)
         1          2          3          4 
 0.6328882  0.7297333 -0.5176879 -1.0102345 
         5          6          7          8 
 0.1116482 -1.0292303 -0.8432858  2.0104078 
         9         10         11         12 
-1.2582577 -0.9230933  1.6836670 -0.1702421 
        13         14         15         16 
 0.7477937  0.3229855 -1.3509677  0.8152291 
> plot(raw_datas$Cost, stdres(model))

cost가 8095.5일 때의 측정값은 2.01 standardized residual을 갖습니다.