간단한 회귀분석 시 샘플 R코드(2번째)

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# datasets내 airquality란 데이터 세트를 통해, 바람(wind), 자외선(solar radiation) 및 온도(temperature)가 ozone에 

# 얼마나 영향을 미치는 지 회귀분석 식으로 파악할 때 쓰는 코드

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library(datasets)  # datasets란 library를 읽기
data(airquality)   # datasets내 airquality 읽기
summary(airqualtiy)   # airquality 데이터 파악하기

 

library(stats) # 통계분석 library 읽기
fit <- lm(Ozone ~ Wind + Solar.R + Temp, data = airquality)  # 바람, 자외선, 온도가 오존에 얼마나 영향 미치는 지 회귀분석 식 생성
summary(fit) # 생성된 회귀분석 식에 대한 결과 출력

 

 

#결과

Call:
lm(formula = Ozone ~ Wind + Solar.R + Temp, data = airquality)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-40.485 -14.219  -3.551  10.097  95.619 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -64.34208   23.05472  -2.791  0.00623 ** 
Wind         -3.33359    0.65441  -5.094 1.52e-06 ***
Solar.R       0.05982    0.02319   2.580  0.01124 *  
Temp          1.65209    0.25353   6.516 2.42e-09 ***
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Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 21.18 on 107 degrees of freedom
  (42 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.6059, Adjusted R-squared:  0.5948 
F-statistic: 54.83 on 3 and 107 DF,  p-value: < 2.2e-16

 

 

(참조: [Coursera]Data Science Specialization 내 Reproducible Research)