모조리 기획해주마

head(cars)

attach(cars)

# 1 plot

plot(dist~speed, data = cars)

# 2 lm() ~ abline()

m3 <- lm(dist~speed, cars)

abline(m3, col = "red")

# 3 draw the residual line by lines & sapply

yhat <- predict(m3, speed = speed)

cbind( dist, yhat )

join <- function(i)

lines( c(speed[i], speed[i]), c(dist[i], yhat[i]), col="green")

sapply(1:50, join)

Q. 

plot차트는 만들었는데, 회귀직선을 어떻게 추가할까요?

A.

abline()을 활용합니다.

회귀 결과를 변수에 담고

그냥 abline 함수 안에  넣어주면 끝!

색상을 추가하고 싶다면,

abline(m, col = "red") 이런식으로 col 파라미터에 원하는 색상값을 넣어주면됩니다.

선형회귀의 기본 가정 4가지

1) X의 각 값 x에 대하여 Y 값들로 구성되는 한 확률 분포가 대응된다. 이것을 x에 대응되는 Y의 부분모집단이라 하고 이 부분 모집단은 정규분포를 따른다. 

2) 이 부분 모집단의 분산은 모두 같다,

3) Y의 부분 모집단의 평균은 모두 동일 직선 위에 존재한다. 이것은 X = x 에서의 Y의 기대값 E[Y|X = x], 즉 평균은 y축 절편이 B0이고 기울기가 B1인 직선위에 있음을 의미한다.

4) y의 값은 확률적으로 서로 독립이다.

편미분 : 

다변수함수(多變數函數)에 대하여, 그 중 하나의 변수에 주목하고 나머지 변수의 값을 고정시켜 놓고 그 변수로 미분하는 일을 가리킨다.

http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1157964&cid=40942&categoryId=32220