Category: Regression

2018
MathRegression

다중 선형 회귀

다중 선형 회귀 설명변수들 $X_1, X_2, \cdots, X_p$ 중 적어도 하나는 반응변수를 예측하는데 유용한가? $Y$를 설명하는 데 모든 설명변수들이 도움이 되는가? 또는 설명변수들의 일부만이 유용한가? 모델은 데이터에 얼마나 잘 맞는가? 주어진 설명변수 값들에 대해 어떤 반응변수 값을 예측해야 하고 그 예측은 얼마나 정확한가? 1. 반응변수와

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교차 검증

이 포스트는 fastcampus에서 강의를 하고 계시는 김도형 박사님의 강의록을 따라 쓰며 연습한 포스트입니다. 데이터 사이언스 스쿨 표본 내 성능과 표본 외 성능회귀분석 모형을 만들기 위해서는 모수 추정 즉 학습을 위한 데이터 집합이 필요하다. 보통 회귀분석 성능을 이야기할 때는 이 학습 데이터 집합의 종속 변수값을 얼마나 잘 예측하였는지를 결정 계수(

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분산 분석

이 포스트는 fastcampus에서 강의를 하고 계시는 김도형 박사님의 강의록을 따라 쓰며 연습한 포스트입니다. 데이터 사이언스 스쿨 선형회귀분석의 결과가 얼마나 좋은지는 단순히 잔차제곱합(RSS: Residual sum of square)으로 평가할 수 없다. 변수의 단위 즉, 스케일이 달라지면 회귀분석과 상관없이 잔차제곱합도 달라지기 때문이다. 분산