과제 1

# 데이터 불러오기 
dat <- mtcars
#독립, 중속 변수: 독립 - 자동차 중량, 중속 - 연료 효율 
# 선형회귀 모형 생성하여 model 객체에 담기 
model <- lm(mpg ~ wt, data = dat)
# ‘종속변수 ~ 독립변수’와 같은 식으로 작성
# 결과 출력 
summary(model)
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = dat)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.5432 -2.3647 -0.1252  1.4096  6.8727 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  37.2851     1.8776  19.858  < 2e-16 ***
## wt           -5.3445     0.5591  -9.559 1.29e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.046 on 30 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7528, Adjusted R-squared:  0.7446 
## F-statistic: 91.38 on 1 and 30 DF,  p-value: 1.294e-10
# 산점도와 회귀선 그리기
plot(dat$hp, dat$mpg, main = "Scatterplot of wt vs mpg with Regression Line",
     xlab = "Weight (wt)", ylab = "Miles per Gallon (mpg)") # 산점도 
abline(model, col = "red") 

# 회귀선 추가
#통계적으로 유의하다

과제 2

# 데이터 불러오기 
dat1 <- ToothGrowth
#독립, 중속 변수: 독립 - 오렌지 주스(OJ)와 비타민C (VC)를 다양한 농도(dos), 중속 - 치아 모세포(odontoblast)의 길 이(len)
# 선형회귀 모형 생성하여 model 객체에 담기 
model <- lm(len ~ dose, data = dat1)
# ‘종속변수 ~ 독립변수’와 같은 식으로 작성
# 결과 출력 
summary(model)
## 
## Call:
## lm(formula = len ~ dose, data = dat1)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -8.4496 -2.7406 -0.7452  2.8344 10.1139 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)   7.4225     1.2601    5.89 2.06e-07 ***
## dose          9.7636     0.9525   10.25 1.23e-14 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 4.601 on 58 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.6443, Adjusted R-squared:  0.6382 
## F-statistic: 105.1 on 1 and 58 DF,  p-value: 1.233e-14
# 산점도와 회귀선 그리기
plot(dat1$len, dat1$dose, main = "Scatterplot of dose vs len with Regression Line",
     xlab = "Dose of Orange juice/vitamin (dose)", ylab = "Length of Teeth (len))") # 산점도 

abline(model, col = "red") 

# 회귀선 추가
#통계적으료 유의: pvalue가 0.05보다 낮으므로 통계적으로 유의하다

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.