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12/11/29 18:19
의미가 있어 보이네요. R^2=0.21니까 R=0.45쯤 되고, 데이터만 봐도 1000이하에서는 아래쪽에 큰 덩어리가 있고, 1000~3000 정도는 양쪽에 분산되 있고, 3000이상은 데이터가 별로 없고 하니 당연히 저렇게 피팅이 될 것 같습니다. 데이터가 2덩이로 클러스터링 되는 원인을 찾아서 각각을 피팅하는게 좋아보이네요.
12/11/29 18:20
저같으면 데이터 반으로 갈라서(위아래로) 딱봐도 보이는 두 줄 각각에 리그레션하고 나눈 집단의 비율을 구해서 두 회귀선의 mixture 분포로 구해보겠습니다...는 말도 안되는 입통계고;;;
근데 데이터 자체가 참 그래서 저게 어떤 모형을 가져다놔도 제대로 될 것 같지가않네요 [m]
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