차량 데이터: `cars`

국내 출시된 30종 차량 정보를 바탕으로 중량(kg)과 연비(km/L) 관계를 파악한다.

Source

knitr::kable(
  cars, 
  booktabs = TRUE,
  align = c('c', 'c'),
  caption = '실용통계  78쪽 국내출시 차량 중량과 연비'
)

Results

실용통계 78쪽 국내출시 차량 중량과 연비
중량	연비
1795	13
1550	11
1235	15
1460	13
1820	13
2015	8
1220	13
1595	10
1450	12
1565	15
1325	13
890	16
1270	11
1640	14
1510	10
2165	11
1555	11
1320	12
1650	10
1405	12
1285	13
1550	15
1645	12
1990	11
1400	12
900	15
1030	13
1250	13
1720	9
1290	11

시각화 - 산점도

국내출시 차량 중량과 연비관계를 시각화한다.

Source

# https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
lm_eqn <- function(df){
    m <- lm(연비 ~ 중량, df);
    eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, 
         list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits = 2),
              b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2),
             r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
    as.character(as.expression(eq));
}

cars %>% 
  ggplot(aes( x = 중량, y = 연비)) +
    geom_point(size = 2) +
    geom_smooth(method='lm', formula= y~x, se= FALSE) +
    theme_bw() +
    labs(title = "국내출시 차량 중량과 연비 관계",
         subtitle = "산점도(Scatter Plot)",
         x = "중량 (kg)",
         y = "연비 (km/L)",
         caption = "출처: 통계개발원 실용통계, P78") +
  geom_text(x = 1130, y = 9, label = lm_eqn(cars), parse = TRUE, size = 5)

Results

통계량

먼저 각 변수를 살펴보자.

Source

cars_skim <- cars %>% 
  skimr::skim() %>% 
  skimr::yank("numeric") %>% 
  select(-n_missing, -complete_rate)
  
knitr::kable(
  cars_skim, 
  booktabs = TRUE,
  align = c(rep('c', times=9)),
  caption = '실용통계  78쪽 국내 출시 차량 연비와 중량'
)

Results

실용통계 78쪽 국내 출시 차량 연비와 중량
skim_variable	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
중량	1483.16667	302.56798	890	1286.25	1485	1643.75	2165	▂▆▇▂▂
연비	12.23333	1.90613	8	11.00	12	13.00	16	▂▇▅▇▅

중량과 연비 두변수 관계를 추세선 방정식으로 파악할 수 있다.

Source

cars_lm <- lm(연비 ~ 중량, data = cars) 

cars_lm %>% 
  broom::tidy() %>% 
  knitr::kable(
    booktabs = TRUE,
    align = c(rep('c', times=9)),
    caption = '국내 출시 차량 연비와 중량 회귀식'
  )

Results

국내 출시 차량 연비와 중량 회귀식
term	estimate	std.error	statistic	p.value
(Intercept)	17.3490577	1.5070522	11.51192	0.0000000
중량	-0.0034492	0.0009963	-3.46213	0.0017394

연비와 중량간 수식으로 표현하면 다음과 같다.

\[ \begin{aligned} \operatorname{\widehat{연비}} &= 17.34906 - 0.00345(\operatorname{중량}) \end{aligned} \]

국내출시 차량정보

차량 데이터: cars

시각화 - 산점도

통계량

차량 데이터: `cars`