선형 회귀의 기본가정: Difference between revisions
From IT Wiki
No edit summary |
m (문자열 찾아 바꾸기 - "분류:데이터 분석" 문자열을 "분류:데이터/통계학" 문자열로) |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
[[분류:데이터 | [[분류:데이터/통계학]][[분류:인공지능]] | ||
;[[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. | ||
Revision as of 16:33, 8 March 2020
- 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
