6  펭귄 모형

펭귄의 체중을 종속 변수 \(Y\)로 설정하고 회귀분석을 수행하는 것은 여러 생물학적 및 생태학적 질문에 대답할 수 있는 중요한 의미를 갖는다. 예를 들어, 펭귄의 체중과 다른 신체적 특성(부리 길이, 지느러미 길이 등)과의 관계를 이해하면, 펭귄의 건강 상태, 생존 능력, 번식 성공률 등을 추정할 수 있고, 성별이나 종에 따라 체중이 어떻게 다른지 분석함으로써, 특정 환경 조건에서의 생존 전략이나 성별에 따른 생리적, 생태학적 차이를 이해하는데 도움을 얻을 수 있다.

#>        df      AIC
#> model1  7 4733.574
#> model2  8 4723.938
#> model3  9 4733.474
#>        df      BIC
#> model1  7 4760.231
#> model2  8 4754.403
#> model3  9 4767.748
#> [1] 0.8685356
#> [1] 0.8726606
#> [1] 0.8693452

#>                            GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
#> 물갈퀴_길이        1.152179e+01  1        3.394377
#> 종명칭             8.374045e+05  2       30.250588
#> 부리_길이          6.067380e+00  1        2.463205
#> 성별               1.823059e+00  1        1.350207
#> 물갈퀴_길이:종명칭 9.219580e+05  2       30.986875
#> 
#> Call:
#> lm(formula = 체중 ~ 물갈퀴_길이 * 종명칭 + 부리_길이 + 
#>     성별, data = k_penguins)
#> 
#> Residuals:
#>     Min      1Q  Median      3Q     Max 
#> -719.48 -182.47   -1.36  180.92  858.30 
#> 
#> Coefficients:
#>                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
#> (Intercept)            -139.352    766.865  -0.182  0.85592    
#> 물갈퀴_길이              17.281      3.869   4.467  1.1e-05 ***
#> 종명칭턱끈              915.241   1209.368   0.757  0.44972    
#> 종명칭젠투             -732.497   1158.906  -0.632  0.52779    
#> 부리_길이                20.394      7.195   2.834  0.00488 ** 
#> 성별암컷               -462.715     43.073 -10.743  < 2e-16 ***
#> 물갈퀴_길이:종명칭턱끈   -6.084      6.242  -0.975  0.33047    
#> 물갈퀴_길이:종명칭젠투    6.747      5.632   1.198  0.23177    
#> ---
#> Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
#> 
#> Residual standard error: 291.1 on 325 degrees of freedom
#> Multiple R-squared:  0.8721, Adjusted R-squared:  0.8693 
#> F-statistic: 316.6 on 7 and 325 DF,  p-value: < 2.2e-16
#> # A tibble: 1 × 4
#>   num_predictors   AIC   BIC adj_r_squared
#>            <dbl> <dbl> <dbl>         <dbl>
#> 1              6 4724. 4754.         0.873

#> 
#> Call:
#> lm(formula = best_model_formula, data = k_penguins)
#> 
#> Residuals:
#>     Min      1Q  Median      3Q     Max 
#> -779.20 -167.35   -3.16  179.37  914.27 
#> 
#> Coefficients:
#>                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
#> (Intercept)    -1112.805    606.373  -1.835 0.067395 .  
#> 물갈퀴_길이       16.239      2.939   5.524 6.80e-08 ***
#> 부리_길이         18.189      7.136   2.549 0.011270 *  
#> 부리_깊이         67.575     19.821   3.409 0.000734 ***
#> 종명칭턱끈      -260.306     88.551  -2.940 0.003522 ** 
#> 종명칭젠투       987.761    137.238   7.197 4.30e-12 ***
#> 성별암컷        -387.224     48.138  -8.044 1.66e-14 ***
#> 섬이름드림       -13.103     58.541  -0.224 0.823032    
#> 섬이름토르거센   -48.064     60.922  -0.789 0.430722    
#> ---
#> Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
#> 
#> Residual standard error: 287.9 on 324 degrees of freedom
#> Multiple R-squared:  0.8752, Adjusted R-squared:  0.8721 
#> F-statistic: 284.1 on 8 and 324 DF,  p-value: < 2.2e-16

#>        1 
#> 4954.808