단순 선형 회귀 분석

1. 회귀 분석 - 상관 관계를 통해 선형성은 확인할 수 있지만 인과 관계를 파악할 수는 없다. - 따라서 상관 관계가 있는 두 변수 사이에 인과 관계를 확인하는 과정을 회귀 분석이라고 한다. 2. 회귀분석의 종류 - 회귀 함수 모양: 선형 회귀 / 비선형 회귀 - 독립변수 개수: 단순 회귀 / 다중 회귀 - 종속변수 개수: 단변량 회귀 / 다변량 회귀 3. 선형 회귀분석의 목적 2가지 1) 종속변수에 대한 독립변수의 영향을 설명한다. 2) 독립변수가 주어질 때, 종속변수를 예측한다. 4. 단순 선형 회귀 모델 $$y = \beta_{0} + \beta_{1}x$$ 단순 선형 회귀 모델은 독립변수 1개 / 종속변수 1개이므로 1차 함수의 모양을 한다. $\beta_{0}$ 은 y 절편, $\beta_{1..

상관분석

1. 상관분석 - 두 변수 사이의 선형 관계 정도를 검정하는 통계 분석 방법이다. - 상관계수를 사용해서 상관분석을 진행한다. - 비선형 관계는 검정할 수 없다. 2. 상관계수 (Correlation Coefficient) - 두 변수 사이의 상관관계 정도를 수치로 나타낸 것이다. - 두 변수 사이의 선형 관계의 방향과 강도를 표현한다. - 보통 $[-1, 1]$ 범위를 가지며, 절댓값이 1에 가까울수록 강한 상관관계를 가진다. 3. 대표적인 상관계수 3가지 1) Pearson correlation coefficient 2) Spearman correlation coefficient 3) Kendall correlation 1) Pearson 상관계수 - 자주 사용되는 상관계수다. - $[-1, 1]$ ..