namu.wiki회귀분석 - 나무위키흔히들 통계학의 꽃이라고 한다. 그러나 그만큼 오해(?) 받고 있는 모델이기도 하다. 대표적으로, 회귀분석은 인과관계를 증명하는 방법이 아니라, 인과관계가 상정된 모델을 구현할 수 있는 것에 불과하다. 기업...개요역사설명종류자유도여담엑셀로 회귀 분석 하기관련 문서2024.04.01웹문서 검색 더보기통계적 방법/분석/회귀분석 - 나무위키국가공인 데이터분석 전문가 - 나무위키100.daum.net백과사전회귀분석1개 또는 1개 이상의 독립변수들과 1개의 종속변수들의 관계를 파악하는 기법으로 종속변수의 변화에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수들을 분석하여 종속변수의 변화를 예측하는 기법. 예를 들어 기업의 매출액(종속변수)은 제품의 가격(독립변수 a), 광...백과사전 검색 더보기출처: 광고사전
jihooon.tistory.com김지똥의 공부 브이로그회귀분석 개념 공부선형성 (Linearity)설명: 설명변수 XX와 반응변수 YY 사이에 존재하는 관계는 선형이어야 합니다. 주어진 XX의 값에서 YY의 기대값은 E(Y∣X=x)=B0+B1xE(Y∣X=x)=B0+B1x의 형태로 표현됩니다. 확인 방법: 선형 관계가 지속적인지 확인하기 위해 산점도나 잔차 예측값을 통해 시각적으로 확인합니다.독립성 (Independence)설명: 오차항은 서로 독립적이어야 합니다. 즉, 한 오차항이 다른 오차항에 영향을 주지 않아야 합니다. 확인 방법: 시간의 순서에 따라 Durbin-Watson 통계량을 계산하여 오차항의 독립성을 검사합니다. Durbin-Watson 값이 0에 가까우면 양의 자기상관, 4에 가까우면 음의 자기상관을 나타내며, 일반적으로 1.5에서 2.5 사이의 값이면 독립성을 만족한다고 봅니다.등분산성 (Homoscedasticity)설명: 모든 독립변수의 값에 대한 오차의 분산이 일정해야 합니다. 독립변수의 크기에 상관없이 일관된 변동을 보여야 합니다. 확인 방법: 잔차 대 적합값 플롯을 사용하여 등분산성을 평가합니다. 플롯에서 패턴이 보이거나 퍼짐 변화가 있으면 이 가정이 위반된 것입니다.정규성 (Normality)설명: 오차항은 정규 분포를 따라야 합니다. 특히 큰 표본에서 이 가정이 중요합니다. 정규 분포를 따르지 않으면 회귀분석의 통계적 검정 결과가 부정확할 수 있습니다. 확인 방법: Q-Q 플롯, 정규성 검정 (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk 테스트 등)을 사용하여 오차항의 분포가 정규 분포를 따르는지 확인합니다. 이 가정들이 충족되지 않으면 회귀 모델의 예측력과 해석력이 떨어질 수 있습니다. 따라서 위의 가정들을 충족시키는 모델을 만들기 위하여 노력해야합니다. 선형 회귀 그래프 알아보기 모델: Y=β0+β최소제곱법목적: 주어진 데이터 (xi,yi)에 대해 선형 회귀 직선 y=ax+b를 구하는 것입니다. 이 때 각 데이터 점과 회귀 직선 사이의 오차(잔차)의 제곱합을 최소화합니다. 정규 방정식 XT(Y−X β)=0 여기서 X는 절편을 포함한 예측 변수의 행렬, Y는 결과의 벡터, β는 계수의 벡터를 나타냅니다. 이 방정식은 선형 회귀분석에서 계수를 추정하는 데 사용됩니다. 정규 방정식(Normal Equation)은 선형 회귀 모델에서 최적의 계수를 찾는 방법 중 하나입니다. 선형 회귀의 목표는 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 직선(혹은 초정규 방정식의 유도선형 회귀 모델은 일반적으로 다음과 같은 형태를 가집니다: Y=Xβ+ϵ 여기서 YY는 응답 변수 벡터, X는 설계 행렬(데이터 포인트의 특징을 포함하며, 각 행은 하나의 데이터 포인트, 각 열은 하나의 특징을 나타냄), β는 계수 벡터, ϵ은 오차 항입니다. 최소제곱법은 오차의 제곱 합, 즉 (Y−Xβ)T(Y−Xβ)을 최소화하는 β를 찾는 방법입니다. 이 값을 β로 미분하고 0으로 설정하면 다음과 같은 정규 방정식을 얻을 수 있습니다: XT(Y−Xβ)=0 위 식을 풀면 계수에 대한 해를 얻을 수 있습니다: β=(XTX)−1XTY정규 방정식의 특징 및 한계해석적 해: 정규 방정식은 해석적으로 계수를 직접 계산합니다. 즉, 반복적인 접근 방식 없이 닫힌 형태의 해를 제공합니다. 계산 복잡성: XTXXTX의 역행렬을 계산하는 것은 계산적으로 비용이 많이 들 수 있습니다. 특히 변수의 수가 많을 때, 이 행렬은 매우 크고 계산하기 어려울 수 있습니다. 조건의 좋지 않은 문제: XTXXTX가 역행렬을 가지지 않거나 역행렬을 계산하기 어려울 경우(예: 특이 행렬 또는 불안정한 수치 조건) 정규 방정식은 사용하기 적합하지 않을 수 있습니다. 이러한 경우, 최소제곱 문제를 해결하기 위해 수치적으다중공선성회귀 모델에서 두 개 이상의 예측 변수가 서로 상관 관계가 높을 때 발생하는 문제로, 이는 회귀분석의 정확성과 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다.다중공선성의 문제점계수 추정의 불안정성: 다중공선성이 있는 경우, 작은 데이터의 변동에도 계수(가중치)가 크게 변할 수 있습니다. 계수 해석의 어려움: 높은 상관관계를 가진 변수들 때문에 어느 변수가 결과에 더 중요한 영향을 미치는지 해석하기 어려워집니다. 통계적 유의성 감소: 다중공선성이 있는 변수들은 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 어려워지는 경우가 많습니다.다중공선성의 진단 방법상관 행렬(Correlation Matrix): 변수들 간의 상관계수를 확인하여, 높은 상관관계를 보이는 변수 쌍을 식별합니다. 분산 팽창 요인(Variance Inflation Factor, VIF): VIF가 5 이상이면, 해당 변수는 다른 변수들과의 높은 상관관계를 가지고 있음을 의미합니다. 일반적으로 VIF가 10 이상일 때 다중공선성이 심각하다고 판단됩니다.다중공선성 해결 방법변수 제거: 높은 다중공선성을 보이는 변수 중 하나를 제거하여 모델에서 제외합니다. 주성분 분석(PCA): 주성분 분석을 통해 변수들을 새로운 선형 조합으로 변환하여, 다중공선성의 영향을 줄이면서도 정보를 유지합니다. 정규화 기법 사용: 릿지(Ridge) 회귀, 라쏘(Lasso) 회귀와 같은 정규화 기법을 사용하여 다중공선성의 영향을 감소시킵니다.8설명: 오차항은 정규 분포를 따라야 합니다. 특히 큰 표본에서 이 가정이 중요합니다. 정규 분포를 따르지 않으면 회귀분석의 통계적 검정 결과가 부정확할 수 있습니다. 확인 방법: Q-Q 플롯, 정규성 검정 (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk 테스트 등)을 사용하여 오차항의 분포가 정규 분포를 따르는지 확인합니다. 이 가정들이 충족되지 않으면 회귀 모델의 예측력과 해석력이 떨어질 수 있습니다. 따라서 위의 가정들을 충족시키는 모델을 만들기 위하여 노력해야합니다. 선형 회귀 그래프 알아보기 모델: Y=β0+β2024.05.19블로그 검색 더보기선형회귀분석(Linear_regression)statistics4pt.tistory.com물리치료사의 데이터 보관함R STUDIO 다중선형회귀분석 (Multiple Linear Regression)6일정해야 한다. - 독립성 : 오차항 사이에 상관관계가 없어야 한다. 회귀분석의 종류 - 선형 회귀분석 : 독립변수와 종속변수가 선형적인 경우 - 다항 회귀분석 : 독립변수와 종속변수가 비선형적인 경우 - 로지스틱 회귀분석 : 종속변수가 범주형 변수인 경우 * 선형 분석 모델과 비선형 분석 모델이 있다. - Ridge...r회귀분석R 프로그램Linear RegressionR studioRegression Analysis다중공선성선형 회귀분석multiple linear regression다중선형 회귀분석2024.05.23ochangup.co.krboardviewspss 단순회귀분석 다중회귀분석 위계적회귀분석 : 창업정보 포털 오늘의창업A가 B에 미치는 영향을 알아보기 위해 단순회귀분석 방법을 이용하였습니다. 통제변인(나이, 성별 등)도 같이 넣고 통계를 돌려야한다는 피드백을 받아...수정하려 하는데 단순회귀분석은 통제변인 투입이 안...2024.05.19전체보기단순회귀분석 과 선형회귀분석차이 : 창업정보 포털 오늘의창업일차방정식으로서, 단조로운 형태의 그래프가 그려지는 것으로 알고 있습니다. 그럼 선형회귀분석은 단순회귀분석과 다르게 다중 설명변수를 가질 수 있는건가요?비교범주를 설명변수 개수에 따라 단순회귀분석...Spss 매개 회귀분석 질문 : 창업정보 포털 오늘의창업매개 회귀분석을 돌린 연구자료를 보고 있습니다. 표준화 계수 베타값이 2단계에서 -.14 3단계에서 -.06이 나왔습니다만 연구자료에서 2단계에서 3단계로의 매개변수 영향력이 감소했다고 적혀있습니다.(베타...the-smallest-deed.tistory.com작은실천ADsP 3과목 데이터 분석 : 가설검정, 회귀분석, ANOVA가설검정★-. 집단의 특성에 대한 주장을 가설로 세우고 표본조사를 통해 가설의 채택여부를 판정함 1) 귀무가설(H0) : 알려진 사실을 기준으로 일반적으로 생각하는 가설.(~차이가 없다, ~같다 등)2) 대립가설(H1) : 귀무가설에 반대하고 새롭게 주장하고자 하는 가설.(차이가 있다, 효과가 크다) 예시) 고기가 1인분 200g 아닌 것 같다 : 내 주장, 200g 맞다 : 식당주장3) 유의수준(a) : 귀무가설이 참인데 이를 잘못 기각하여(대립가설을 채택) 1종 오류를 범할 확률의 허용 한계 (약 0.05, 5%)비모수검정: 표본으로 모집단의 특성을 파악해야 하나 모집단에 대한 정보가 없을 때: 관측 자료가 특정 분포를 따르지 않을 때: 부호검정, 순위합검정, 만-휘트니 U검정, 크러스컬-월리스 검정 사용회귀분석1) 뜻 : 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 파악하는 분석방법 (ex. y=ax+b) -. 독립변수 : 원인을 나타내는 변수, y=ax+b -. 종속변수 : 결과를 나타내는 변수, y=ax+b -. 잔차 : 예측값과 실제 계산값의 차이 오차 : 모집 간 기준, 잔차 : 표본집단 기준 2) 회귀계수 추정방법 -. ★최소제곱법 : 잔차의 제곱합이 최소가 되는 회귀계수와 절편을 구하는 방법, y=ax+b 3) 회귀모형 평가 -. R-squared : 회귀모형에 의해 설명되는 변동이 차지하는 비율, 좋은 모델인지 아닌지를 판단 -.회귀분석의 가정★1) 선형성 : 독립변수와 종속변수는 선형관계2) 등분산성 : 잔차의 분석리 고르게 분포되어 있음3) 정상성(정규성) : 잔차의 특성이 정규분포의 특성을 지님4) 독립성 : 독립변수들 간의 상관관계가 無 -. 정규성은 정규분포를 그리는 느낌을 갖느냐를 의미 -. Q-Q plot, 샤피로 윌크 검정, 히스토그램, 왜도와 첨도 활용해서 확회귀분석의 종류1) 단순회귀 : 1개의 독립변수와 종속변수의 선형 관계2) 다중회귀 : 2개 이상의 독립변수와 종속변수의 선형 관계 (음식값 결정 : 인건비, 관리비, 재료비 等)3) 다항회귀 : 2개 이상의 독립변수와 종속변수가 2차 함수 이상의 관계 (제곱의 관계, 세제곱의 관계 等)4) 릿지회귀 : 규제를 포함한 회귀모형 - L2규제5) 랏쏘회귀 : 규제를 포함한 회귀모형 - L1규제 → 릿지, 랏쏘 하는 이유 : 일반화를 위, 과대적합에서 사용회귀분석의 분산분석(ANOVA) 표각 항목 값이 주어졌을 때 결정계수를 구한다던가 할 수 있어야 함 -. 모델의 성능이 좋은지 판단 : 결정계수(R-Square) = SSR/SST = 1 - SSE/SST-. Adjusted R-square= 1 - (n - 1)*MSE/SST-. 전체 데이터 수 = 자유도 + 1-. 자유도 n - 1 인 이유 : 5명이 5개 중에 하나씩 고를 때, 마지막 사람은 고를 자유가 없음 그래서 n - 1 인 4 값 데이터수는 5명이기 때문에 n + 1인 5가 됨1) 뜻 : 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 파악하는 분석방법 (ex. y=ax+b) -. 독립변수 : 원인을 나타내는 변수, y=ax+b -. 종속변수 : 결과를 나타내는 변수, y=ax+b -. 잔차 : 예측값과 실제 계산값의 차이 오차 : 모집 간 기준, 잔차 : 표본집단 기준 2) 회귀계수 추정방법 -. ★최소제곱법 : 잔차의 제곱합이 최소가 되는 회귀계수와 절편을 구하는 방법, y=ax+b 3) 회귀모형 평가 -. R-squared : 회귀모형에 의해 설명되는 변동이 차지하는 비율, 좋은 모델인지 아닌지를 판단 -.ANOVA회귀분석가설검정adspadsp학습2024.05.02통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기lyj-01.tistory.com여연찌통계분석 - 회귀분석10회귀분석 : 한 변수와 다른 변수간의 관계를 모델링 : 하나 이상의 독립변수(원인변수)들이 종속변수(결과변수)에 미치는 영향을 예측 : 종속변수가 범주형이면 로지스틱 회귀분석을 사용한다 : 변수들이 일정한 경향성을 띤다는 것은 그 변수들이 일정한 인과관계를 갖고 있다고 추측할 수 있다. : 산점도를 봤을 때...ADsP2024.04.09티스토리 검색 더보기brunch.co.kr별똥별 shooting star회귀분석(Regression)에 대해 알아보기할 것은 연속적인 값을 예측하기 위한 모델이라는 것이다. 예를 들어 주식 가격의 변동, 집값의 예측, 제품의 판매량 예측 등에 사용된다. 이러한 회귀분석은 모델이 간단하여 학습 시간이 짧고, 선형 데이터에 적합하다는 장점을 가지고 있는 반면에 비선형 데이터에는 부적합하고, 다차원 데이터에 대해서는 결과의...머신러닝인공지능직장인2023.09.20브런치스토리 검색 더보기story.kakao.comGiantGiant - 카카오스토리혈청 비타민 D 농도를 비교했으며, 비타민 D와 각 만성질환 지표 간에 대해 피어슨 상관 분석 및 다중 선형 회귀분석을 시행했다 그 결과, 혈청 비타민 D 농도는 여성이 남성보다 높았고, 나이가 많을수록...2024.04.22카카오스토리 검색 더보기
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