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Regression modeling with a two-level categorical variableSuppose that Z is a two-level categorical variable such that Z = A or B.Define$$X =  \begin{cases}  1, & \text{if } Z = A \\  0, & \text{otherwise}  \end{cases}$$ Then we can use the following regression model, $$ Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon$$$\beta_0 = \mu_B$(called the base line)$\beta_1 = \mu_A - \mu_B$Consequently, $\beta_0 + \be..

Needs for transformationsTransformations are applied to accomplish certain objectives such as to ensure that the model is correctly specified,to achieve normality,or to stabilize the variance.  Example : Bacteria deaths due to X-ray radiation$$n_t = \beta_0 + \beta_1 + \epsilon_t $$ 9개의 plot 중에 첫 번째 plot을 통해 Lack of fit($E(\epsilon) \neq 0$) 문제를 확인할 수 있습니다.따라서 X 변환을 통해 이 문제를 해결해주면 좋을 듯 합니다. 그렇기에..

(학부생이라 오류가 있을 수 있습니다. 댓글로 정정해서 남겨주시면 감사드리겠습니다.) 단순선형회귀는 input이 하나이고 이 input을 통해 y값을 예측하는 모형입니다.input이 만약에 여러 개면 Mutiple linear regression이라고 하는데 이 부분은 다음 포스팅 때 다뤄보도록 하겠습니다. 단순선형회귀는 독립변수 하나와 종속변수의 관계를 관측할 수 있게 해주는 설명력이 높은 통계적 방법입니다. 회귀분석의 첫 단추를 끼우는 만큼 단순선형회귀에 대해 제가 배운 내용을 바탕으로 설명을 해보겠습니다.  Simple linear regression modelThe response variable $Y$ 와 the predictor variable $X$ 는 $$ Y = \beta_0 + \bet..