linear regression 2

[An Introduction to Statistical Learning] 3. Linear Regression_Exercise

3.7 Exercises 1. 표 3.4에 주어진 p-값이 대응되는 귀무가설을 설명하여라. 이 p-값들을 바탕으로 어떤 결론을 내릴 수 있는지 설명하여라. 당신의 설명은 선형모델의 계수가 아닌 판매, TV, 라디오, 신문 등의 용어로 표현되어야 한다. t통계를 사용했기 때문에 H0, 귀무가설은 각각의 변수들과 광고 예산간의 관계를 알아본 것이다. 그렇기 때문에 각각의 회귀 계수는 Bi 0이다라는 귀무가설이 세워진다. 그리고 위의 표를 보면, 유의확률 p-value가 유의수준 0.05, 0.01보다 훨 큰 값은 newspaper 밖에 없기 때문에 newspaper는 귀무가설을 기각하지 못하고 회귀계수가 0이되며, 나머지는 회귀계수가 Coefficient를 따라간다. 결국은 신문 광고는 광고 예산을 늘려도 ..

[An Introduction to Statistical Learning] 3. Linear Regression

목차 3. Linear Regression 3.1 Simple Linear Regression 3.1.1 Estimating the Coefficients 3.1.2 Assessing the Accuracy of the Coefficient Estimates 3.1.3 Assessing the Accuracy of the Model 3.2 Multiple Linear Regression 3.2.1 Estimating the Regression Coefficients 3.2.2 Some Important Questions 3.3 Other Considerations in the Regression Model 3.3.1 Qualitative Predictors 3.3.2 Extensions of the Li..