-
회귀 분석, 결정 계수Statistics/통계 및 실습 2022. 12. 28. 16:33
회귀 분석 (regression analysis)
연속형 변수간의 인과관계를 분석하는 통계 방식상관계수 r을 제곱하여 결정계수로
독립변수에 따른 종속변수의 변동을 설명
- 선형 회귀분석, 비선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석
피어슨 상관 계수 r ( Pearson Correlation coeffcient ; Pearson's r )
r = X와 Y가 함께 변하는 정도 / X와 Y가 각각 변하는 정도
X와 Y의 값이 완전 동일하면 r = + 1
X와 Y의 값이 전혀 다르면 r = 0
X와 Y의 값이 반대방향으로 동일하면 r = - 1
상관 계수 r은 두 변수 간 상관 정도를 보여주지만,
인과관계나 영향력을 알 수 없음
상관계수 r 와 결정 계수 r²
선형 회귀분석
선형 회귀의 기본 가정
1. 독립변수와 종속변수 사이에는 선형관계가 있어야 한다.
2. 특이치가 있어서는 안 된다.
3. 이질성이 없음
4. 표본 관찰은 독립적이어야 한다.
5. 오차항은 평균 0과 상수 분산을 사용하여 정규 분포를 따라야 한다.
6. 다중 공선성 및 자동 상관성의 부재.
표준화 계수와 비표준화 계수
표준화 계수 : 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향력
비표준화 계수 : 기울기, 독립변수가 1 증가할때마다 종속변수의 증가도
⊙ 이 글은 개인 공부를 목적으로 작성된 글입니다.
⊙ 내용에 대한 오류나 피드백 감사히 받고 있습니다 !
반응형'Statistics > 통계 및 실습' 카테고리의 다른 글
ANOVA 통계 분석 / 일원 분산 분석 (One-way ANalysis Of VAriance ), F - test (1) 2022.12.27 대응표본 t 검정 / Paired t Test (0) 2022.12.22 독립표본 t검정/ 2-Sample t-Test (0) 2022.12.22 t 검정 / t - Test (0) 2022.12.22 카이제곱분석, 교차분석, Fisher's exact Test (0) 2022.11.14