회귀분석에 대하여

회귀분석에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 회귀분석에 대하여 알아보겠습니다.

회귀분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 분석하는 통계적 방법으로, 데이터 간의 상관성을 파악하고 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

종속 변수와 독립 변수

종속 변수(Dependent Variable)

다른 변수들에 의해 영향을 받는 변수로, 예측하거나 설명하고자 하는 변수입니다.

독립 변수(Independent Variable)

종속 변수에 영향을 주는 변수로, 종속 변수의 변화를 설명하는 변수입니다.

회귀분석의 종류

단순 선형 회귀분석(Simple Linear Regression)

하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 분석하는 방법입니다.

다중 선형 회귀분석(Multiple Linear Regression)

둘 이상의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 분석하는 방법입니다.

로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)

이항 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 분석하여 분류 문제에 활용되는 방법입니다.

회귀분석의 활용

예측

과거 데이터를 바탕으로 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다.

인과 관계 분석

독립 변수와 종속 변수 간의 인과 관계를 파악하는 데 사용됩니다.

변수 중요도 평가

각 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 평가하는 데 사용됩니다.

회귀분석의 평가

잔차 분석(Residual Analysis)

모델의 예측값과 실제 값 사이의 차이를 분석하여 모델의 적합성을 평가합니다.

결정 계수(R-squared)

모델이 종속 변수의 총 변동성을 얼마나 설명하는지를 나타내는 지표입니다.

마치며

회귀분석은 데이터 분석의 중요한 기법으로, 변수 간의 관계를 이해하고 예측 모델을 구축하는 데 활발히 활용됩니다.

감사합니다!