추세선 평가

Tableau에서 배우는 통계 기법

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

선형 및 로그 모형

선형

로그

선형 모형

• $y=a*x+b$
• 회귀: $x$가 $y$를 얼마나 변하게 하는지 정량화
• $a$ = 기울기, $b$ = 절편
• $richness = a * distance + b$
• $richness = 0.0038 * distance + 13.4$

선형 모형의 잔차와 $R^2$

• 목표: 관측치와 추세선 간 거리 최소화
• 이 거리를 잔차라 함
• 결정계수 $R^2$
• 선형 모형에서는 $R^2$ = 상관계수의 제곱
• 0(최악)과 1(최상) 사이
• $R^2 = 0.33$
• 변동의 $n\%$를 설명

로그 모형의 $R^2$

• $R^2 = 0.59$

잔차 표준오차(RSE)

• 관측값과 추세선의 평균 차이
• 선형 모형: RSE = 3.69
• 신뢰구간은 낮은/높은 거리에서 더 넓음

• y축과 동일한 단위                                       
• 로그 모형: RSE = 2.91
• 매우 큰 거리에서만 신뢰구간이 더 넓음

p-값

선형 모형

• p-값 = 0.001
• 상관이 없을 확률은 $\frac{1}{1000}$
• p-값 < 0.05: 통계적으로 유의, 데이터 적합도 양호

로그 모형

• p-값 = 0.0001
• 상관이 없을 확률은 $\frac{1}{10000}$
• p-값은 낮을수록 좋지만, 전부는 아님!

Ayo berlatih!

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