선형 회귀의 기본가정: 두 판 사이의 차이

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[[분류:데이터 분석]][[분류:인공지능]]
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;선형 회귀 분석을 함에 있어서 충족한다고 봐야 하는 조건들
;[[선형 회귀]] 분석을 함에 있어서 충족한다고 봐야 하는 조건들
* 기본 가정과 많이 어긋나는 현상일수록 선형 회귀가 부정확할 확률이 높다.
* 기본 가정과 많이 어긋나는 현상일수록 선형 회귀가 부정확할 확률이 높다.



2020년 1월 25일 (토) 12:15 판

선형 회귀 분석을 함에 있어서 충족한다고 봐야 하는 조건들
  • 기본 가정과 많이 어긋나는 현상일수록 선형 회귀가 부정확할 확률이 높다.

4가지 기본 가정

  • 선형성(Linearity): 독립변수(X)과 종속변수(Y)가 선형 관계에 있음
  • 독립성(Independence): 종속변수는 다른 종속변수의 값에 의해 영향을 받지 않음
  • 정규성(Normality): 오차항은 다변량 정규분포를 띔
  • 등분산성(Equal Variance): 오차항의 분산은 모든 종속변수에 대해 동일함