회귀 분석: Difference between revisions
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* 입력 자료(독립 변수) x 와 이에 대응하는 출력 자료(종속 변수) y 간의 관계를 정량화 하기 위한 작업 | * 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 | |||
* [[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]] | * [[선형 회귀]] | ||
* [[로지스틱 회귀 | * [[로지스틱 회귀]] | ||
* [[최소제곱법]] |
Latest revision as of 12:07, 31 October 2024
- 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[edit | edit source]
- 독립 변수: 영향을 주는 변수
- 종속 변수: 영향을 받는 변수
회귀 계수[edit | edit source]
- aka. 회귀선
- 독립 변수가 주어졌을 때 종속 변수의 기댓값
- 최소제곱법을 통해 구할수 있음
종류[edit | edit source]
- 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