머신러닝2 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 분석이란단순 회귀 .. 2024. 6. 25. 다중 선형 회귀 분석 - 원리와 활용 방법 1. 다중 선형 회귀 분석의 개념 다중 선형 회귀 분석 : 여러 개의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 통계 기법 독립 변수 : 결과에 영향을 주는 변수들 종속 변수 : 결과로써 예측하고자 하는 변수 회귀 계수 : 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 설명하는 계수 오차 항 : 모델로 설명되지 못하는 영향들 2. 다중 선형 회귀 분석의 수식과 가정 다중 선형 회귀 분석의 수식 - 다중 선형 회귀 분석에서 종속 변수는 Y, 독립 변수는 X1, X2, ..., Xn으로 나타낼 수 있다. - 회귀식은 다음과 같이 표현할 수 있다: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε - 여기서 β는 회귀 계수를 나타내며, ε는 오차 항을 의미한다.. 2024. 6. 25. 이전 1 다음