1. 목적

　: 통계기반 데이터 분석

2. 진행 기간

　: 2023.03.15 ~ 2023.03.20 (평일 기준 3일)

3. 데이터 셋

	데이터 이름	데이터 설명
1	내장 데이터 state data sets 내 stat.x77	미국 50개 주에 대한 통계데이터
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2	CSSE 제공 COVID-19	전세계 코로나 발생 현황
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3	내장 데이터 mtcars	32 종 자동차의 10가지 디자인과 성능특성과 연료소모량

4. 분석 과정

1) stat.x77

　: 미국 50개 주에 대한 통계데이터에 대한 다중회귀분석

	내용
1	데이터 load 후 DataFrame으로 타입 변환, Life Exp 및 Life.Exp 변수를 HS Grad 및 HS.Grad로 변경
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2	회귀분석 실시 (종속변수: Life.Exp, 독립변수: 나머지 변수) & 결과에 대해 해석
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3	바로 앞 진행됐던 회귀모형에서 Income, Illiteracy, Area 변수를 제외하고 회귀분석 실시 & 결과에 대해 해석
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4	Life.Exp 변수를 종속 변수로 HS.Grad와 Murder 변수를 예측변수로 설정하여 회귀분석 실시
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5	전 인구의 55%가 고졸이고 살인비율이 10만명당 8명일 때 Life.Exp 결과값 예측
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6	4번 처럼 2개 독립변수 및 1개 종속변수 데이터와 fit된 회귀평면을 3D 그래프로 시각화

2) CSSE 제공 COVID-19

　- 전세계 코로나 발생 현황 데이터에 대한 시계열 분석
　- 대상 기간: 2020.03 ~ 2022.07 (일별 데이터)

	내용
1	추세선 확인
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2	4가지 변동요인 분해
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3	시각화
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4	결과 해석

3) mtcars

　- 32종 자동차의 10가지 디자인과 성능특성과 연료소모량 데이터에 대한 로지스틱 회귀분석
　- 종속변수: 엔진(vs), 독립변수: 연비(mpg) 및 변속기종(am)

	내용
1	데이터 호출
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2	로지스틱 회귀분석 실행 후 회귀모델 확인
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3	로지스틱 회귀모델 요약정보 확인
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4	로지스틱 회귀식
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5	결과 해석