Tag: Linear Regression

2020
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다중선형회귀

다중선형회귀단순선형회귀는 단일 설명변수를 기반으로 반응변수를 예측하는 유용한 기법이다. 하지만 실제로는 보통 하나보다 많은 설명변수가 관련된다. 예를 들어, Advertising 자료에서 판매량과 TV 광고의 상관관계를 조사하였다. 광고자료에는 또한 라디오와 신문광고에 지출에 대한 데이터도 있으며, 이들 두 매체가 판매량과 상관성이 있는지 알고 싶을 수 있

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모델의 정확도 평가

귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택했다면, 모델이 데이터에 적합한 정도를 수량화 하고자 할 것이다.선형회귀적합의 질(quality)은 보통 잔차표준오차(RSE)와 $R^2$ 통계량을 사용하여 평가한다. Advertising 자료의 TV 광고예산에 대한 판매량의 회귀에서 최소제곱모델에 대한 추가 정보. 잔차표준오차 (RSE)$Y = \beta_0 + \

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계수 추정값의 정확도 평가

$X$와 $Y$의 실제(true) 선형관계는 어떤 알려지지 않은 함수 $f$에 대해 $Y = f(x) + \epsilon$의 형태를 가지며, $\epsilon$은 평균이 영인 랜덤오차항이다. 만약 $f$가 선형함수로 근사된다면 이 관계를 다음과 같이 나타낼 수 있다. Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon여기서, $\beta_0$는

2019
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선형회귀

3. 선형회귀선형회귀에서 답을 찾아봐야하는 몇 가지 중요한 질문들 광고예산과 판매 사이에 상관관계가 있는가? 광고예산과 판매 사이에 얼마나 강한 상관관계가 있는가? 어느 매체가 판매에 기여하는가? 판매에 대한 각 매체의 효과를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는가? 미래의 판매에 대해 얼마나 정확하게 예측할 수 있는가? 상관관계는 선형인가? 광고 매체 사이에