예측 및 분류를 위한 데이터 애널리틱스 기법

회귀분석의 개념에 대해 이해하고, 최소자승법에 의한 회귀계수 추정 및 오차항 분산 추정에 대한 이해를 중점으로 블로그를 작성했습니다.\*정의관심있는 하나의 변수를 설명하는데 있어 이에 영향을 주는 다른 변수들간의 통계적 인과관계를 분석\*독립변수(independent

회귀계수의 신뢰구간 유도나 검증을 위해서는 추정량의 분포가 필요Y가 관측되기 전에는 확률변수이므로 기울기의 추정량도 확률 변수이다베타1은 정규 분포를 따른다절편 추정량도 유사한 성질을 가진다오차분산 추정량 성질기울기회귀계수 베타 제로와 베타1에 대한 검정으로 특히 기울

모형의 가정오차항 입실론i는 정규분포를 따른다평균은 0:E입실론i = 0분산은 관측번호와 관계없이 시그마제곱으로 일정(등분사성): Var입실론i = 시그마 제곱오차항은 서로 독립:Cov입실론i, 입실론j =0, i /=j모형의 진단잔차 또는 표준 잔차(studentiz

다중회귀모형은 두 개 이상의 독립변수로 종속변수 Y를 설명하고자 하는 모형입니다.k개의 독립변수가 있는 경우(인덱스 i는 관측번호)독립변수 X1, X2, 그리고 Xk 까지를 이용해서 Y를 설명입실론(epsilon)\_ i는 단순회귀모형과 동일하게 오차항을 나타내며 평균