회귀 분석: Difference between revisions
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* '''[[선형 회귀]]''': 독립 변수와 종속 변수와의 관계가 선형 상관관계를 가짐 | * '''[[선형 회귀]]''': 독립 변수와 종속 변수와의 관계가 선형 상관관계를 가짐 | ||
** 단순 선형 회귀: | ** 단순 선형 회귀: 한개의 종속 변수와 한개의 독립 변수 | ||
** 다중 선형 회귀: | ** 다중 선형 회귀: 한개의 종속 변수와 여러개의 독립 변수 | ||
* '''[[로지스틱 회귀]]''': 이분법적인 분류를 위한 회귀 모형 | * '''[[로지스틱 회귀]]''': 이분법적인 분류를 위한 회귀 모형 | ||
** 단순회귀분석: | ** 단순회귀분석: 종속 변수가 이항형(변수가 두개)인 회귀 분석 | ||
** 다중회귀분석: | ** 다중회귀분석: 종속 변수가 세개 이상의 범주를 가지는 경우의 회귀 분석 | ||
== 같이 보기 == | == 같이 보기 == | ||
Revision as of 21:41, 2 December 2020
- 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
회귀 분석 변수
- 독립 변수: 영향을 주는 변수
- 종속 변수: 영향을 받는 변수
회귀 계수
- aka. 회귀선
- 독립 변수가 주어졌을 때 종속 변수의 기댓값
- 최소제곱법을 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
