#1. 데이터 불러오기
sports <- read.csv('c:\\data\\sports.csv', header=T)
#2. 데이터 시각화
attach(sports)
plot(acceptance ~ academic, data=sports, pch=21, col='blue', bg='blue', cex=1)
#3. 단순 회귀 분석하기
model <- lm(acceptance ~ academic, data=sports)
options(scipen=999)
summary(model)
> summary(model)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 26.046643 1.695715 15.36 <0.0000000000000002 ***
academic 0.176062 0.009965 17.67 <0.0000000000000002 ***
y = 0.1761x + 26.0466
#4. 단순 회귀 분석 결과 해석하기
학과점수 1단위 증가시 승인점수 평균적으로 0.1761 증가
둘의 관계에 대한 p-value 값이 작으므로 통계적으로 유의함
#5. 시각화
attach(sports)
plot(acceptance ~ academic, data=sports, pch=21, col='blue', bg='blue', cex=1)
model <- lm(acceptance ~ academic, data=sports)
abline(model, col='red')