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M330 m331 분해 방법 / 휠 소음 제거 (로지텍 무소음 마우스) logitech mouse disassemby noise fix 로지텍 m331을 두개째 쓰고 있는데 (전에 쓰던게 m330이었는지..) 이전것과 달리 휠을 돌릴때 약간 거스리는 소리가 난다.(조용한 도서관) 분해해서 휠 마찰부위에 그리스와 같은 단단한 윤활유를 도포해주면 소음이 없어진다. (부드러운 윤활유도 가능하겠지만 그리스가 더 오래갈듯하다) 보통의 마우스는 동그란 패드를 띠면 볼트가 나오는데 이건 배터리 커버를 열고 건전지를 빼고 거기 있는 스티커 밑에 있다. screw blot here! (under the sticker) 스티커를 떼면 (다 떼지는 않아도 됨. 드라이버로 눌러보면 위치 파악) 나사 하나가 보인다. 볼트제거후 엉덩이를 마이너스 드라이버로 벌려주면 열린다. 휠 센서(구동부)는 감싸져 있어 그리스 도포가 불가능하고 소음 발생원이 거기는 아니다. .. 2017. 8. 18.
[회귀분석] 종속변수가 이진형 변수인 경우 - 로짓 / 프로빗 (작성중) 아래 강의안 참조 http://www.columbia.edu/~so33/SusDev/Lecture_9.pdf (이거 만드신 Sharyn O’Halloran 교수님 진짜 쉽게 설명하려고 고민 엄청 한듯) CDF(확률밀도함수)는 0에서 1사이에 값이 온다는 특징이 있다. 이 특성을 이용해 우리는 0과 1사이에 값이 있는 이진형 종속변수의 모델을 구성할 수 있다. 프로빗은 정규분포의 CDF를 이용한 것이고로짓은 로지스틱분포의 CDF를 이용한 것이다. 로짓분석 결과로 얻어지는 승산비(odds ratio)는 x가 한단위 증가할 때 y가 몇배 증가하는가 하는 "비율"에 대한 정보를 준다. 일반적 회귀분석에서 종속변수나 독립변수에 로그를 씌워서 비율로 해석할때와 같이 로그(로지스틱)는 비율 관계를 나타낼 수 있는 특.. 2017. 8. 17.
[회귀분석] - 추정량의 표준오차 (Standard error) 회귀분석에 있어서 두가지 주요한 절차는 1) 선형관계의 기울기를 구하는 것 2) 그 기울기의 정확도(신뢰도; 유의미성)를 구하는 것이다. 2번이 확실하지 않으면 1번이 의미가 없게 된다. 어찌보면 상관계수가 2번과 관련이 있다. 상식적으로(직관적으로) 생각해보면 두 변수간 산점도를 그렸을때 점이 선형으로 분명하게 나타나면 상관계수도 높고 회귀계수의 유미성도 높게(회귀계수의 표준오차가 작게) 나타날 것이다. 산점도의 점들이 분명한 선형관계를 보인다는 것은 추세선(회귀선)을 그었을때 각 점들이 그 점에 비교적 가깝게 몰려있다는 뜻이 된다. 각 점들이 추세선(회귀선)에 근접하여 있다는 것은 각 오차(개별 점이 회귀선에서 떨어진 거리 또는 추정값과 실제값의 차이)들의 값이 작다는 것이다. 그러므로 오차(추정값과.. 2017. 8. 16.
로짓, 프로빗 결과의 해석 (1) (odds ratio) 출처 : 효율적 경제분석을 위한 계량분석 기법 연구 (김창진 외) 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=1cFYlMjEz-c 2017. 8. 9.
[통계, stata 학습 자료 / 사이트] 강의안 ppt 인데 상당히 직관적 이해가 되도록 설명이 잘 되어있음 (중급) http://www.columbia.edu/~so33/SusDev/SusDev.htm https://online.stat.psu.edu/stat462/ 관련된 행렬 기초설명도 해줌. 쉬움. Ani Katchova https://sites.google.com/site/econometricsacademy : 비디오, pdf, 예제파일. 쉽게 설명 stata 공식 사이트의 링크들 http://www.stata.com/links/ http://www.stata.com/support/faqs/ FAQ에도 유용한 정보가 많다. UCLA 예제형 학습 . 추천. https://stats.idre.ucla.edu/other/dae/ https:.. 2017. 8. 9.
avplot (Partial Regression Plot) Compute the residuals of regressing the response variable against the indpendent variables but omitting Xi Compute the residuals from regressing Xi against the remaining indpendent variables. Plot the residuals from (1) against the residuals from (2). Velleman and Welsch (see References below) express this mathematically as: Y.[i] versus Xi.[i] where Y.[i] = residuals from regressing Y (the resp.. 2017. 8. 8.
[STATA] gladder - 여러가지 분포 변형 자동으로 보여줌 2017. 8. 8.
회귀분석 진단하기 (with STATA) - 잔차의 정규분포성(normality of risiduals), 이분산성(heteroscadasticity of variance of risiduals), 다중공선성(multicolinearity in dependant variables), 선형성(linearity) https://stats.idre.ucla.edu/stata/webbooks/reg/chapter2/stata-webbooksregressionwith-statachapter-2-regression-diagnostics/ 잔차의 정규분포 가정은 F-test와 T-test의 신뢰도를 보장하는 것이지 추정된 회귀계수와는 상관이 없다. 즉 오차항의 정규분포가 아니라도 unbiased 추정치를 산출한다. * 주의 : 독립변수나 종속변수가 정규분포일 필요는 없다!! 잔차의 정규성이 중요하다. After we run a regression analysis, we can use the predict command to create residuals and then use commands such as kdensity.. 2017. 8. 8.
회귀분석 진단하기 (with STATA) - 아웃라이어의 진단과 처리 참조 : https://stats.idre.ucla.edu/stata/webbooks/reg/chapter2/stata-webbooksregressionwith-statachapter-2-regression-diagnostics/ Influence fitted value에서 한참 벗어나는 outlier가 있다. 산점도를 그려봤을 때 혼자 멀리 떨어져 있는 애다. 또는 데이터 상에 혼자 지나치게 크거나 작은 값을 가지고 있는 관측치가 있다.이러한 것들은 추정에 왜곡을 가져오게 된다. Studentized residuals are a type of standardized residual that can be used to identify outliers.회귀분석 후 predict r, rstudent . s.. 2017. 8. 8.

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