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연습 문제

평행 기울기 선형 회귀 적합하기

Introduction to Regression in R에서 하나의 설명 변수를 사용하는 선형 회귀 모형을 적합하는 방법을 학습하셨습니다. 하지만 많은 경우 설명 변수를 하나만 쓰면 예측 정확도에 한계가 있습니다. 즉, 선형 회귀를 제대로 익히려면 여러 설명 변수를 포함할 수 있어야 합니다.

하나의 수치형 설명 변수와 하나의 범주형 설명 변수를 함께 사용하는 경우, 예측선의 모양 때문에 이를 "평행 기울기(parallel slopes)" 선형 회귀라고 부르기도 합니다. 이에 대해서는 다음 연습 문제에서 더 자세히 다룹니다.

여기서는 Taiwan 부동산 데이터셋을 다시 사용합니다. 각 변수의 의미를 떠올려 보세요.

Variable Meaning
dist_to_mrt_station_m 가장 가까운 MRT 지하철역까지의 거리(미터).
n_convenience 도보권 내 편의점 수.
house_age_years 주택 연령(년), 3개 집단으로 구분.
price_twd_msq 1제곱미터당 주택 가격(대만 달러).

taiwan_real_estate를 사용할 수 있습니다.

지침 1/3

undefined XP
  • 1
    • taiwan_real_estate 데이터셋을 사용해, 1제곱미터당 주택 가격(TWD)을 인근 편의점 수에 대해 모형화하세요.
  • 2
    • 1제곱미터당 주택 가격(TWD)을 주택 연령(년)에 대해 모형화하세요. 절편 항은 포함하지 마세요.
  • 3
    • 1제곱미터당 주택 가격(TWD)을 인근 편의점 수와 주택 연령(년)에 대해 함께 모형화하세요. 절편 항은 포함하지 마세요.