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  • 회귀분석
    인공지능 2020. 4. 23. 15:38

    회귀분석이란

     

    회귀(regression)는 데이터의 상관관계를 분석하여 새로운 데이터를 적용하였을 때 

     

    최소 제곱법 등의 방법을 적용하여 기존 데이터가 군집되는 경향과 예측범위 내에 있음을 확인하는

     

    분석방법이라고 할 수 있다.

     

    회귀분석은 측정된 변수들의 데이터로부터 관계를 함수식으로 설명하며 독립변수의 값에

     

    의해 종속변수의 값을 예측한다.

    단순회귀분석(simple regression analysis)

    - 하나의 종속변수와 하나의 독립변수 사이의 관계를 분석할 경우

     

    다중회귀분석(multiple regression analysis)

     

     -  하나의 종속변수와 여러 독립변수 사이의 관계를 분석할 경우

     

     

    회귀분석의 전제조건

     

    1. 오차항은 모든 독립변수 값에 대하여 동일한 분산을 갖는다.


    2. 오차항의 평균은 0이다.


    3. 수집된 데이터의 확률 분포는 정규분포를 이루고 있다.


    4. 독립변수 상호간에는 상관관계가 없어야 한다.


    5. 시간에 따라 수집한 데이터들은 외부요인이나 환경에 따른 영향을 받지 않아야 한다.

     


     

    1. 선형회귀

     

    2. 로지스틱 회귀

     

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