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1. Linear ModelResiduals : 예측 값과 실제 값의 차이로 작을수록 좋은 모델CoefficientsEstimate : 변수들에 부여된 가중치Std.Error : 추정치의 정확도를 보여주고 t-value 계산에 쓰임t-value & Pr(>|t|) : coefficent가 0과 비교하여 유의미하게 다른지 검정, Pr은 유의 수준Performance MeasuresResidual Standard Error : 잔차의 표준편차, 작을수록 좋다Multiple / Adjusted R-square : 모델로 설명 가능한 분산의 양을 뜻함. Adjusted는 변수 개수를 함께 고려한 값으로 Multiple Regression에서 유용. 전반적인 적합도를 요약하지만 모델의 타당성을 말하기에는 불충분하..

데이터 집계 및 피벗 # count Patients a % group_by(age_group2, year) %>% summarise(n_patient = n()) # pivot wider b % dcast(year ~ ..., value.var = 'n_patient') patient_id year age_group2 1 0005969 2014 61-75 2 0010250 2019 >=76 3 0013541 2011 >=76 4 0013600 2011 46-60 5 0024285 2016 46-60 6 0025533 2018 61-75 > head(a)# A tibb..