회귀 분석: 두 판 사이의 차이

2020년 12월 2일 (수) 21:41 기준 최신판

관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법

선형 회귀: 독립 변수와 종속 변수와의 관계가 선형 상관관계를 가짐
- 단순 선형 회귀: 한개의 종속 변수와 한개의 독립 변수
- 다중 선형 회귀: 한개의 종속 변수와 여러개의 독립 변수
로지스틱 회귀: 이분법적인 분류를 위한 회귀 모형
- 단순회귀분석: 종속 변수가 이항형(변수가 두개)인 회귀 분석
- 다중회귀분석: 종속 변수가 세개 이상의 범주를 가지는 경우의 회귀 분석

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-[[분류:데이터 분석]][[분류:인공지능]]
+[[분류:데이터 과학]][[분류:인공지능]]
 ;Regression analysis
 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법
 * 입력 자료(독립 변수) x 와 이에 대응하는 출력 자료(종속 변수) y 간의 관계를 정량화 하기 위한 작업
-=== 예시 ===
+== 회귀 분석 변수 ==
+* 독립 변수: 영향을 주는 변수
+* 종속 변수: 영향을 받는 변수
+== 회귀 계수 ==
+;aka. 회귀선
+* 독립 변수가 주어졌을 때 종속 변수의 기댓값
+* [[최소제곱법]]을 통해 구할수 있음
+== 종류 ==
+* '''[[선형 회귀]]''': 독립 변수와 종속 변수와의 관계가 선형 상관관계를 가짐
+** 단순 선형 회귀: 한개의 종속 변수와 한개의 독립 변수
+** 다중 선형 회귀: 한개의 종속 변수와 여러개의 독립 변수
+* '''[[로지스틱 회귀]]''': 이분법적인 분류를 위한 회귀 모형
+** 단순회귀분석: 종속 변수가 이항형(변수가 두개)인 회귀 분석
+** 다중회귀분석: 종속 변수가 세개 이상의 범주를 가지는 경우의 회귀 분석
+== 같이 보기 ==
 * [[선형 회귀]]
 * [[로지스틱 회귀 분석]]
+* [[최소제곱법]]