회귀분석

소개글

회귀분석에 대하여 ppt 로 설명하였습니다.

목차

1. 회귀분석의 기본개념

2. 단순선형회귀분석(Simple Linear Regression)

3. 중다선형 회귀분석

4. 선형회귀분석의 옵션

5. 단계선택인 경우의 해설

본문내용

목적
한 변수가 다른 변수들과 어떠한 관계가 있는지
(영향을 미치는지, 인과관계가 있는지 등)를 분석하고
한 변수의 값을 가지고 다른 변수의 값을 예언하고자 할 때 사용.

회귀계수(Regression Coefficient)는 예언의 값(계수) 즉,
상관관계와 비슷 하다 하지만
회귀분석은 두 변수간(또는 둘 이상)의 관계에 대해 Y’=bX+a 라는
직선의 방정식을 구함으로써 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있음

1. 회귀분석의 기본개념

회귀분석=회귀방정식 이라 불리는 직선의 방정식

각 분포의 직선과 각 개별 값들의 편차가
가장 적게 나타나는 가장의 직선을 긋는다.
편차를 모두 더하면 0

편차들을 제곱해서 만들어낸 값이
가장 작은 최소자승인 최소제곱선
(the least square line)이라고 불린다.

이 중 가장 적합도가 높은
직선이 회귀선이다(Regression Line).

회귀분석은 독립변수(x)에 의하여 발생하는
종속변수(Y)의 변화에 관심

단순선형회귀분석
(Simple Linear Regression)은 Y’=bX+a 처럼
독립변수와 종속변수가 하나씩 이며,
독립변수가 종속변수에 미치는
영향을 살펴볼 경우를 말함.

중다선형 회귀분석
(Multiple Linear Regression)은
Y’=bX + b’X’+ b”X”+a와 같이
다수의 독립변수가 동시에 한 종속변수에 미치는
영향을 분석할 때 사용.

독립변수와 종속변수의 분포에서 가장 오차가 적은 직선을 찾아
최소자승법의 과정 거치며,
이 최적의 직선을 Y=bx+a와 같은
방정식 형태로 표현가능 또한 이 직선의 방정식을
회귀방정식이라 한다.

참고 자료

없음