이산자료 분석 및 실습
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- 목차
-
<코 딩>
(1) Data 파일
(2) constraint
<R-code>
(1) 첨부파일 add_to_model.R
(2) 첨부파일 logit_FS_code.R
(3) 첨부파일 : loglinear_FS_code.R
<결과 및 해석-Logit모형>
(1) 추정계수들
(2) 추정계수의 해석
(3) 실제 해석
<LogLinear 모형>
(1) 추정계수들
(2) 추정계수의 해석
(3) 실제 해석
<두 접근법의 결과에 대한 비교>
<logit모형의 Forward Selection이 진행된 로그 및 최종모형의 적합도 확인>
- 본문내용
-
(2) constraint
-socioeconomic status => se_stat(v1) : High=1 / Low=0
-IQ(v2) : High=1 / Low=0
-residence => res(v3) as.factor : Rural = 0 / Small urban = 1 / Large urban = 2
=> nominal
-Gender(v4) : Male=1 / Female=0
-occupational aspirations(v5) : High=1 / Low=0
=> 설명하고싶은 대상
<R-code>
(1) 첨부파일 add_to_model.R
: forward selection의 반복되는 모형/적합부분을 줄이기 위한 코드
add.to.model <- function(original_model,new_terms){
new = original_model
original_formula = as.character(original_model[3])
new_formula = paste(original_formula, "+", new_terms)
new[[3]] = as.formula(new_formula, env = environment(original_model[[3]]))
new
}
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