초보자를 위한 단순 회귀 분석 가이드

1. 회귀 분석의 개념

 

 

• 회귀 분석은 변수들 사이의 상관 관계를 분석하여 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 파악하는 통계적 방법이다.
• 독립 변수와 종속 변수는 회귀 분석에서 중요한 개념이다. 독립 변수는 다른 변수에 영향을 미치는 변수로, 종속 변수는 변화를 관찰하는 변수이다.
• 단순 회귀 분석은 독립 변수가 하나인 모델을 분석하는 것을 말한다. 독립 변수가 여럿인 경우에는 다중 회귀 분석을 사용한다.
• 회귀 직선은 회귀 분석 결과를 시각화한 그래프 상의 직선으로, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 보여준다.
• 잔차는 회귀 분석에서 관측된 값과 회귀 모델로 예측된 값 간의 차이를 의미하며, 모델의 정확성을 판단하는 중요한 지표이다.

 

 

2. 단순 회귀 분석이란

 

 

• 단순 회귀 분석이란

단순 회귀 분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석하는 통계적 기법이야. 보통 독립 변수가 어떻게 종속 변수에 영향을 미치는지 알아보기 위해 사용돼. 이때, 독립 변수가 변할 때 종속 변수가 어떻게 변하는지 예측할 수 있어. 이해를 돕기 위해 한 가지 예를 들자면, 공부 시간과 시험 성적 간의 관계를 알고 싶다고 가정해보자. 여기서 공부 시간은 독립 변수이고 시험 성적은 종속 변수가 돼. 단순 회귀 분석을 통해 공부 시간이 증가하면 시험 성적이 어떻게 변하는지를 예측할 수 있어. 단순 회귀 분석은 데이터 간의 상관 관계를 분석하여 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 파악하는 데 도움을 줘. 이를 통해 예측 모델을 만들거나 인과 관계를 분석하는 데 활용될 수 있어.

 

 

3. 데이터 준비 및 전처리

 

 

• 결측치 처리: 결측치가 있는 행 또는 열을 제거하거나 채워줍니다.
• 이상치 처리: 이상치를 식별하고 적절한 처리 방법을 선택합니다.
• 변수 스케일링: 변수 간의 스케일 차이를 줄이기 위해 표준화 또는 정규화를 수행합니다.
• 범주형 변수 처리: 더미 변수로 변환하거나 순서형 변수로 변환하여 모델에 포함시킵니다.

 

 

4. 모델 학습

 

 

• 데이터 분할: 먼저 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눠야 해.
• 모델 선택: 회귀 모델 중에서 적합한 모델을 선택해야 돼.
• 모델 학습: 선택한 모델을 학습 데이터에 맞춰 훈련시켜야 해.
• 학습 오차 확인: 학습한 모델의 오차를 확인하고 모델을 개선해야 해.
• 테스트 데이터로 검증: 마지막으로 학습한 모델을 테스트 데이터로 검증하고 성능을 평가해야 해.

 

 

5. 결과 해석과 활용법

 

 

• 결과 해석: 회귀 분석 결과를 해석할 때는 주요한 요소들을 살펴봐야 합니다. 절편(intercept)과 회귀 계수(coefficient)는 모델의 기본 요소이며, p-value는 통계적 유의성을 확인하는 데 중요한 지표입니다.
• 결과 확인: 회귀 분석 결과가 유의미한지 확인하기 위해 잔차(residuals)와 잔차 그래프(residual plots)를 살펴보는 것이 좋습니다.
• 활용 방안: 회귀 분석 결과를 활용할 때는 예측 모델 뿐만 아니라 인사이트를 얻는 데에 주목해야 합니다. 결과를 분석하여 전략적인 의사결정을 할 수 있도록 활용할 수 있습니다.