0221 만만한 통계 R 질문 - 선형회귀, 단순회귀, 다중회귀 (18)

Q1. 단순회귀분석과 다중회귀분석이 r studio에서 어떻게 구현되고 이들의 특징과 차이점이 빅데이터 의료산업에서 어떤 사례로 제시 되는지 알려줘

RStudio에서는 이 lm()함수를 사용하여 단순 선형 회귀를 수행할 수 있습니다. 예를 들어 두 개의 변수가 있는 데이터 세트가 x있고 에서 예측 하기 y위해 선형 회귀 모델을 맞추려고 한다고 가정해 보겠습니다 . 코드는 다음과 같습니다.yx

model <- lm(y ~ x, data = dataset)
summary(model)

y이것은 응답 변수와 x예측 변수 로 선형 회귀 모델에 적합합니다 . 이 summary()함수는 추정 계수, 표준 오차, t-값 및 p-값을 포함한 회귀 분석 결과를 표시합니다.

함수를 사용하여 다중 선형 회귀를 수행할 수도 lm()있지만 둘 이상의 예측 변수를 사용합니다. x1예를 들어, 변수 가 있는 데이터 세트가 있는 경우 x2다음 y코드를 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 맞출 수 있습니다.

model <- lm(y ~ x1 + x2, data = dataset)
summary(model)

y이것은 응답 변수 및 x1예측 x2변수 로 모델에 적합합니다 . 이 summary()함수는 각 예측 변수에 대한 추정 계수 및 기타 통계를 표시합니다.

빅데이터 의료 산업에서는 회귀 분석을 사용하여 결과를 예측하거나 질병 또는 치료 성공의 중요한 예측 변수를 식별할 수 있습니다. 단순 회귀 분석은 하나의 예측 변수와 결과 변수 사이에 명확한 관계가 있을 때 유용하며, 다중 회귀 분석은 여러 예측 변수의 상대적 중요성을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술은 질병의 위험 요인을 식별하고 치료 결과를 예측하며 치료 전략을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 회귀 분석을 사용하여 맞춤형 의료를 위한 예측 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자 치료에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

 

Q2. 빅데이터 의료 산업에서 단순회귀분석과 다중회귀분석을 설명하자면 단순회귀분석은 한 변수가 일으킬 문제들에 대해서 예측하는거지. 예를 들어 단순 회귀분석을 통해서 종속변수인 정크푸드섭취량이 그 외 변수인 몸건강이 얼마나 나빠질지 예측할 수 있는거지? 그리고 다중 회귀분석은 몸건강이라는 변수뿐만 아니라 정크푸드를 먹으면서 운동량이 줄어든다는 새로운 변수를 예측해서 사업가가 운동량을 줄이고 몸건강을 안좋게하는 것을 목표로 했을 때 패스트푸드 산업을 진행시키는 사업 모델을 구할 수 있는거지?

 

단순 회귀 분석은 종속 변수와 단일 독립 변수 간의 관계를 식별하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 빅 데이터 의료 산업에서는 간단한 회귀 분석을 사용하여 혈압이나 콜레스테롤 수치와 같은 특정 건강 결과가 정크 푸드 섭취와 같은 특정 위험 요소에 의해 어떻게 영향을 받을 수 있는지 예측할 수 있습니다.

 

반면에 다중회귀분석은 종속변수와 여러 독립변수 간의 관계를 식별하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 빅 데이터 의료 산업에서는 다중 회귀 분석을 사용하여 다양한 위험 요소가 서로 어떻게 상호 작용하여 건강 결과에 영향을 미칠 수 있는지 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 정크 푸드 섭취, 운동 부족 및 기타 위험 요소가 만성 질환 발병에 어떻게 기여할 수 있는지 예측하는 데 다중 회귀 분석을 사용할 수 있습니다.

 

단순회귀분석의 특징은 단순성과 해석의 용이성을 포함한다. 종속변수에 영향을 미칠 것으로 생각되는 단일 독립변수가 있을 때 자주 사용됩니다. 단순 회귀 분석의 주요 한계는 다른 독립 변수의 잠재적인 영향을 설명하지 않는다는 것입니다.

다중 회귀 분석의 특성에는 종속 변수에 대한 여러 독립 변수의 영향을 식별하는 기능이 포함됩니다. 변수 간의 잠재적인 상호 작용을 설명하여 건강 결과를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 그러나 다중 회귀 분석은 더 복잡할 수 있으며 정확한 결과를 얻기 위해 더 큰 샘플 크기가 필요할 수 있습니다.

 

빅 데이터 의료 산업에서는 단순 및 다중 회귀 분석을 모두 사용하여 다양한 건강 결과를 위한 비즈니스 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 패스트푸드 체인점은 단순 회귀 분석 결과를 사용하여 정크 푸드 섭취가 건강 결과에 미치는 영향을 예측할 수 있는 반면, 건강 보험 회사는 다중 회귀 분석을 사용하여 여러 위험 요소가 만성 질환 발병에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다.

 

Q3. 예측 변수의 직선 방정식을 말해 줄 수 있습니까?

확신하는! 단순 선형 회귀에서 예측에 사용되는 직선의 방정식은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

y = b0 + b1 * x

어디:

• y는 예측하려는 종속 변수(또는 응답 변수)입니다.
• x는 y를 예측하는 데 사용하는 독립 변수(또는 예측 변수)입니다.
• b0은 절편(x가 0일 때 y의 값)이고,
• b1은 기울기(x의 모든 단위 변화에 대한 y의 변화)입니다.

이 방정식은 x의 다른 값을 기반으로 y에 대한 예측을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 회귀선은 제곱된 예측 오차의 합을 최소화하는 최적의 선이며, 변수 간의 관계를 표시하기 위해 데이터 포인트의 산점도에 그릴 수 있습니다.

 

Q4. 빅데이터 헬스케어에서 기울기와 절편(교차점)은 무엇을 의미합니까?

 빅데이터 헬스케어에서 기울기와 절편은 분석 맥락에 따라 특정한 해석을 가집니다.

단순 선형 회귀에서 기울기는 예측 변수(독립 변수)의 단위 변화에 대한 응답 변수(종속 변수)의 변화를 나타냅니다. 예를 들어 체질량 지수(BMI)를 사용하여 혈압을 예측하는 경우 기울기는 BMI가 한 단위 증가할 때의 혈압 변화를 나타냅니다. 절편은 예측 변수가 0일 때 응답 변수의 예상 값을 나타냅니다. 이 예에서 절편은 BMI가 0일 때 예상 혈압을 나타내며, 이는 이 컨텍스트에서 의미 있는 값이 아닙니다.

다중 선형 회귀에서 기울기와 절편의 해석은 사용 중인 특정 모델과 포함된 변수에 따라 다릅니다.

기울기는 다른 모든 예측 변수를 일정하게 유지하면서 예측 변수의 단위 변화에 대한 반응 변수의 변화를 나타냅니다.

절편은 모든 예측 변수가 0일 때 응답 변수의 예상 값을 나타냅니다.

빅 데이터 의료의 맥락에서 기울기와 절편을 사용하여 예측을 하고 변수 간의 패턴 또는 관계를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 변수에 대한 기울기가 높은 모델은 해당 변수와 질병 위험 또는 건강 결과와 같은 관심 결과 사이의 강력한 관계를 나타낼 수 있습니다. 절편은 다른 예측 변수가 없을 때 기본 위험 또는 예상 결과를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.