회귀분석4 회귀분석의 검정방법 회귀분석(Regression Analysis)은 독립 변수(또는 설명 변수)와 종속 변수(또는 반응 변수) 간의 관계를 이해하고 설명하는 통계적 기법입니다. 회귀분석에서 중요한 부분 중 하나는 모델이 통계적으로 유의미한지 판단하는 검정 과정입니다. 이를 위해 몇 가지 핵심적인 개념을 이해해야 합니다. 1. 귀무가설과 대립가설 (Null Hypothesis and Alternative Hypothesis): 귀무가설 (H0): 이 가설은 일반적으로 "효과가 없다" 또는 "상관관계가 없다"는 주장을 나타냅니다. 즉, 모델에서 설명된 차이가 무작위로 발생한 것이라고 가정합니다. 대립가설 (H1 또는 Ha): 이 가설은 일반적으로 귀무가설의 반대 주장을 나타냅니다. 즉, 모델에서 설명된 차이가 우연이 아니며, .. 2023. 10. 21. 회귀분석에서의 변수 선택법: 전진선택법, 후진소거법, 단계별 방법 회귀분석에서 변수 선택은 모델의 복잡성을 관리하고 예측 성능을 향상하는 중요한 단계입니다. 다음은 변수 선택을 위해 사용되는 세 가지 주요 방법인 전진선택법, 후진소거법, 그리고 단계별 방법에 관한 설명입니다. 1. 전진선택법 (Forward Selection): 개념: 전진선택법은 아무런 독립 변수도 포함하지 않은 상태에서 시작하여 가장 중요한 독립 변수부터 순차적으로 모델에 추가하는 방법입니다. 과정: 아무 독립 변수도 포함하지 않은 모델로 시작합니다. 모든 독립 변수를 하나씩 추가하고, 각 단계에서 가장 유의미한 변수를 선택합니다. 변수를 추가하는 단계를 반복하며 더 이상 유의미한 변수를 찾을 수 없을 때까지 진행합니다. 2. 후진소거법 (Backward Elimination): 개념: 후진소거법은.. 2023. 9. 28. 회귀분석: 데이터 분석의 핵심 도구 회귀분석은 통계학과 데이터 분석에서 핵심적인 기법 중 하나로, 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 사용됩니다. 이 기법은 종속 변수(예측하고자 하는 변수)와 한 개 이상의 독립 변수(예측에 사용되는 변수) 사이의 관계를 모델링하고 설명하는 데 사용됩니다. 회귀분석은 다양한 분야에서 활용되며, 예측, 인과관계 파악, 변수 간의 영향력 분석 등 다양한 목적으로 활용됩니다. 회귀분석의 주요 종류: 선형 회귀 분석 (Linear Regression): 가장 기본적인 회귀 분석으로, 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를, 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수를 사용합니다. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression): 이진 분류 문제에 사.. 2023. 9. 27. 회귀분석의 종류: 데이터 분석과 예측에 다양한 도구 회귀분석(regression analysis)은 데이터 분석과 예측 모델링을 위한 강력한 통계 기법 중 하나로, 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 회귀분석은 다양한 형태로 존재하며, 주어진 문제와 데이터 유형에 따라 적절한 회귀 모델을 선택해야 합니다. 이 글에서는 주요 회귀분석의 종류를 설명하겠습니다. 1. 선형 회귀 분석 (Linear Regression) 가장 기본적인 회귀 분석 방법 중 하나로, 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를, 다중 선형 회귀는 여러 독립 변수를 사용합니다. 2. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression) 선형 회귀의 확장으로, 종속 변수가 이항 변수(0.. 2023. 9. 15. 이전 1 다음
