회귀분석의 종류

 

회귀분석은 다양한 형태로 나타날 수 있으며 다양한 문제를 해결하기 위한 목적에 따라 여러 유형으로 나눌 수 있습니다. 이에 대한 주요 유형은 다음과 같습니다:

1. 단순회귀 (Simple Linear Regression):

단순회귀는 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 모델링하는 가장 기본적인 형태의 회귀 분석입니다. 이것은 직선의 형태로 나타날 수 있는 관계를 모델링하는 데 사용됩니다.

 

2. 다중회귀 (Multiple Linear Regression):

다중회귀는 여러 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 모델링합니다. 이것은 실제 세계의 복잡한 상황에서 여러 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 데 사용됩니다.

 

3. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression):

로지스틱 회귀는 이진 분류 문제(예: "예" 또는 "아니요")를 다룰 때 사용됩니다. 종속 변수가 범주형이고 0 또는 1로 나타날 때 사용되며, 로지스틱 함수를 사용하여 확률을 모델링합니다.

 

4. 다항회귀 (Polynomial Regression):

다항회귀는 독립 변수와 종속 변수 간의 관계가 비선형일 때 사용됩니다. 이것은 데이터를 다항식 함수로 모델링하는 데 사용되며, 2차, 3차, 4차 등 다항식을 사용할 수 있습니다.

 

5. 곡선회귀 (Curvilinear Regression):

곡선회귀는 관계가 곡선 형태인 경우 사용됩니다. 예를 들어, 종속 변수와 독립 변수 간의 로그, 지수 또는 다른 비선형 함수 형태를 모델링할 때 사용됩니다.

 

6. 비선형회귀 (Nonlinear Regression):

비선형회귀는 관계가 선형이 아닌 경우 사용됩니다. 이것은 특정 모양이나 패턴을 따르는 데이터를 모델링할 때 유용하며 비선형 함수를 사용합니다.
각 회귀 유형은 데이터의 특성 및 분석 목표에 따라 선택되며, 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 이러한 다양한 회귀 분석 유형은 데이터 과학, 통계 및 머신 러닝 분야에서 더 복잡한 모델 및 문제를 다루는 기반을 제공합니다.