빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 선형 회귀 분석을 위한 5가지 가정 선형 회귀 분석은 다양한 분야에서 데이터 분석 및 예측 모델링에 사용되는 강력한 도구 중 하나입니다. 그러나 선형 회귀 분석을 신뢰할 수 있는 결과로 이끌기 위해서는 몇 가지 중요한 가정을 만족해야 합니다. 이 글에서는 선형 회귀 분석의 5가지 핵심 가정을 설명하겠습니다. 1. 선형성 (Linearity) 선형 회귀 분석의 첫 번째 가정은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계가 선형적이어야 한다는 것입니다. 이것은 회귀 모델이 직선 형태로 데이터를 설명한다는 의미입니다. 만약 실제 데이터가 곡선 형태의 패턴을 보인다면, 선형 회귀 모델은 부적절할 수 있습니다. 2. 독립성 (Independence) 독립성 가정은 각각의 관측치가 서로 독립적이어야 한다는 것입니다. 이것은 과거 관측치나 오차 항이 현재 관측치.. 2023. 9. 14. 선형 회귀 분석: 데이터 예측의 핵심 단계 선형 회귀 분석은 데이터 과학과 통계 분야에서 가장 널리 사용되는 분석 방법 중 하나로, 데이터의 관계를 모델링하고 예측하기 위한 강력한 도구입니다. 이 글에서는 선형 회귀 분석의 핵심적인 5가지 단계를 설명하겠습니다. 1. 문제 정의 및 데이터 수집 선형 회귀 분석의 첫 번째 단계는 분석할 문제를 정의하고 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하려면 주택 크기, 위치, 방의 개수 등과 관련된 데이터가 필요합니다. 2. 데이터 탐색과 전처리 수집한 데이터를 분석하기 전에 탐색하고 전처리해야 합니다. 이 과정에서 이상치나 결측치를 처리하고, 데이터의 분포를 시각화하여 이해합니다. 또한, 독립 변수와 종속 변수 간의 상관관계를 확인합니다. 3. 모델 선택 선형 회귀 모델을 선택하는.. 2023. 9. 13. 회귀분석: 데이터 분석의 핵심 도구 회귀분석은 데이터 분석과 통계학에서 중요한 개념 중 하나로, 변수 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 블로그 글에서는 회귀분석의 기초적인 개념과 활용에 대해 설명하겠습니다. 1. 회귀분석이란? 회귀분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계 기법입니다. 이때, 종속 변수는 예측하려는 변수이고, 독립 변수는 종속 변수에 영향을 주는 변수들입니다. 회귀분석을 통해 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 추정하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 2. 선형 회귀와 다중 회귀 가장 기본적인 회귀분석은 선형 회귀입니다. 이는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 방법입니다. 다중 회귀는 여러 개의 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미치는 경우.. 2023. 9. 12. 데이터 분석에서의 인과관계와 상관분석: 무엇이 다를까? 데이터 분석에서 인과관계와 상관분석은 중요한 개념이지만 종종 혼동될 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 이 두 가지 개념을 설명하고, 그 차이와 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. 인과관계 (Causality): 인과관계는 원인과 결과 간의 관계를 의미합니다. 즉, 한 사건이 다른 사건을 일으킨다고 확신할 수 있는 경우를 나타냅니다. 인과관계를 확인하기 위해 실험적인 연구 디자인이 필요할 수 있으며, 이를 통해 원인과 결과 사이의 인과 메커니즘을 밝힐 수 있습니다. 예를 들어, 의학 연구에서 특정 약물이 병을 치료하는 효과가 있는지를 확인하기 위해 무작위 대조실험이 수행됩니다. 이를 통해 약물과 치료 효과 간의 인과관계를 확인할 수 있습니다. 상관분석 (Correlation Analysis): 상관분석은 두.. 2023. 9. 11. 이전 1 ··· 29 30 31 32 33 34 35 ··· 40 다음
