회귀分析
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작성일 20-10-01 06:09본문
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일단 회귀식이 설정되면 과거data(資料)을 이용하여 계수들을 추정하고 x의 새로운 값을 대입하여 未來(미래)의 예측치를 구한다.
y=a+bx
여기서 y는 종속변수이고 x는 독립변수이다. 이때 차이을 그냥 사용하면 양의 편차와 음의 편차로 인해 상쇄효능가 발생하므로 차이(편차)의 제곱한 값을 사용한다.
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회귀分析
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레포트/기타
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회귀分析(분석)을 위한 기초학습
■ 회귀分析(분석)의 定義(정의)
회귀分析(분석)(regression analysis)은 19세기 프란시스 갈톤(Francis Galton)에 의해 개발되었는데 두 변수간의 인과관계를 통계적으로 추리해 내는데 사용된다 회귀分析(분석)에 있어서 인과관계는 종속변수(dependent variable)라 불리는 하나의 변수가 독립변수(independent variable)라 불리는 또 다른 변수에 의해 어떻게 effect(영향) 을 받는가 하는 관계를 說明(설명) 해 준다.
■ 단순회귀分析(분석)에서의 회귀식 도출
회귀分析(분석)에서 a,b을 구하는 데 사용되는 대표적인 방법이 최소자승법(leat squar method)인데 이 방법은 실제 y의 값과 회귀식에서 추정되는 yi의 값의 차이을 최소로 하는 a와 b의 값을 구하는 방법이다. 일반적으로 n개의 data(資料)가 있고 xm을 xdata(資料)의 平均(평균)이라고 할 경우
b = {Σxiyi-(n)(xm)(ym)}/{Σxi2-(n)(xm)2)}, a = ym-bxm
■ 단순회귀分析(분석)에서의 회귀식유의성 검정
추론한회귀식에 대한 유의성을 검정하기 위하여 변동의 change(변화)을 회귀(독립변수)와 외생변수로 분리하여 분산分析(분석)표을 구한다. 독립변수가 1개일 경우를 단순회귀分析(분석)이라 하며 2개 이상일 경우를 다중회귀分析(분석)이라고 부른다. 일반적으로 회귀식에서는 독립변수의 자유도는 1이며 외생요인은 데이터 갯수가 n이면 n-2가 된다 분산分析(분석)표에서…(투비컨티뉴드 )
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다. 회귀分析(분석)에서 사용되는 모형 중 가장 간단한 것은 다음과 같은 1차식 형태를 취한다.