미니탭예시3 미니탭 교육 회귀 분석 개념에 대해 알아보자!! 회귀 분석이란? 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 사이의 통계적인 관계를 설명하고, 새 관측치를 예측하는 방정식을 생성합니다. 선형 회귀 분석에서는 일반적으로 제곱 잔차 합을 최소화하여 방정식을 유도하는 범용 최소 제곱 추정방법을 사용합니다. ex) 한 감자 칩 회사에서 배송 전에 용기당 부스러진 감자 칩의 백분율(반응변수)에 영향을 미치는 요인을 분석하려고 한다. 다른 성분 및 조리 온도(섭씨)에 상대적인 감자의 백분율을 예측 변수로 포함하는 회귀 분석을 수행하고자 한다. 결과는 다음과 같다. 회귀 분석 결과는 예측 변수 두 개가 모두 p-값이 낮기 때문에 유의함을 보여줍니다. 두 개의 예측 변수가 함께 부스러진 감자 칩 분산의 66.41%를 설명합니다. 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 조리 온도가.. 2021. 12. 7. 미니탭 예제 Weibull 데이터 구조 조사 분석 예제 미니탭 공부는 꾸준히 잘 하고 계신가요? 저는 이 공부를 하면 할수록 욕심이 생기고 있습니다. 그렇다보니 끝을 보고 싶다는 생각까지 하게 되네요. 공부를 어디까지 해야할지를 모르겠지만, 꾸준히 공부해서 꼭 이 부분에 전문가가 되기를 희망하고 공부를 해볼려고 합니다. 금일은 데이터 구조 조사에 대해서 예제를 보여드리고 분석하는데까지 해보는 실습을 해보도록 할게요. 보증수리는 10,000 마일 구간으로 기록됩니다. - start 변수는 각 구간의 시작점입니다. - End 변수는 각 구간의 끝점입니다. 이 데이터는 구간 관측중단이고, 각 변속기가 언제 고장 났는지 정확하게 알 수 없습니다. 대신, 특정 10,000 마일 단위의 구간 내에서 발생한 고장은 알 수 있습니다. 마지막 관측치는 우측 관측 중단 됩니다.. 2021. 11. 27. 미니탭 예제 Weibull분포란? 형상모수에 대해 알아보자!! 오늘은 Weibull분포에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 일단 정의부터 내리고 예시를 진행하는 식의 내용을 정리해도록 하겠습니다. Weibull 분포는 신뢰성 데이터를 분석하는데 가장 일반적으로 사용되는 분포입니다. 이 분포는 다양한 상황을 모델링을 할 수 있는 매우 유연한 분포입니다. Weibull 분포는 형상 모수 β와 척도 모수 η로 정의됩니다. Weibull 분포의 모양은 형상 모수 β에 의해 전적으로 결정됩니다. - Weibull은 다른 신뢰성 분포에 근사 할 수 있습니다. . 극단값 분포 (β > 10) . 정규분포 (3 < β < 4) - Weibull 분포의 특수한 경우입니다. . 지수 분포 (β = 1) . 레일리 분포 (β = 2) Weibull 분포를 사용하는 경우 Weibull 분포.. 2021. 11. 25. 이전 1 다음
