"기온(Temperature), 바람(Wind), 태양광(Solar.R) 및 주중/주말 여부가 오존 농도(Ozone)에 미치는 영향 분석

#데이터 전처리

 

 

#데이터 전처리 이후 종속변수의 정규성 판단

#종속변수가 정규성을 따르지 않는다는 것을 확인했다.

 

#데이터가 비정규성이므로 이를 분석하기 위해 rlm을 사용한다.

 

#그러기 위해 rlm을 하는데 사용되는 MASS라이브러리를 불러온다.

 

#rlm 진행

#t 값을 확인하면 주말/주중 데이터는 유의미한 영향력이 없다는 것을 알 수 있다.

#따라서 주중/주말 데이터 제거하고 새로운 모델 생성

 

새로운 모델에서는 모든 독립변수가 종속변수에 유의미한 영향을 준다는 것을 볼 수 있고,

다중공선성 검증 결과 값이 1내외로 아주 작은 값이므로 다중공선성에도 문제가 없다.

 

따라서 이 모델을 최종 모델로 선별한다.

 

함의

 

• 기온(Temp):
  • 기온이 1도 상승할 때 오존 농도는 약 1.32 ppb 증가.
  • t-value = 7.48 → 기온은 오존 농도에 강한 영향을 미침(유의미).
• 태양광(Solar.R):
  • 태양광이 1 langley 증가할 때 오존 농도는 약 0.0454 ppb 증가.
  • t-value = 2.66 → 유의미한 영향을 미침.
• 풍속(Wind):
  • 풍속이 1 mph 증가할 때 오존 농도는 약 2.07 ppb 감소.
  • t-value = -4.51 → 유의미한 음의 영향을 미침.
• 주중/주말 여부(is_weekday):
  • 주중/주말 여부는 오존 농도에 유의미한 영향을 미치지 않음.