회귀분석의 가정과 종류에 대하여

회귀분석의 가정과 종류에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 회귀분석의 가정과 종류에 대하여 알아보겠습니다.

회귀분석은 다양한 가정을 기반으로 하며, 이러한 가정을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다.

또한, 회귀분석은 종속 변수와 독립 변수의 관계에 따라 여러 가지 종류로 나뉩니다.

회귀분석의 가정

선형성 (Linearity)

종속 변수와 독립 변수들 간의 관계가 선형적이어야 합니다.

독립성 (Independence)

각각의 관측치는 서로 독립적이어야 합니다.

등분산성 (Homoscedasticity)

오차항의 분산이 일정해야 합니다. 이를 통해 예측값과 잔차가 관측치에 따라 일정한 패턴을 보이지 않아야 합니다.

정규성 (Normality)

오차항이 정규 분포를 따라야 합니다.

선형 독립성 (Linear Independence)

독립 변수들 간에 다중공선성이 없어야 합니다.

회귀분석의 종류

선형 회귀분석 (Linear Regression)

단순 선형 회귀분석과 다중 선형 회귀분석이 있으며, 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 분석합니다.

로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression)

이항 분류 문제에 사용되며, 종속 변수가 이항적인 경우에 적용됩니다.

비선형 회귀분석 (Nonlinear Regression)

종속 변수와 독립 변수 간의 비선형적인 관계를 분석합니다.

일반화 선형 모델 (Generalized Linear Model, GLM)

종속 변수의 분포가 정규 분포가 아닌 경우에 적용되며, 로지스틱 회귀분석이 GLM의 한 예시입니다.

마치며

회귀분석의 가정을 충족시키고, 적절한 종류의 회귀분석을 선택하는 것이 중요합니다.

이를 통해 신뢰할 수 있는 모델을 구축하고 데이터를 분석하는 데 활용할 수 있습니다.

감사합니다!