[DataModeling] 회귀분석(Regression Analysis)

회귀 분석을 알고 가야지 시험도 잘 칠수 있겠지? 

https://businessanalystmentor.com/data-modelling-for-business-analysts-training/

회귀분석(Regression Analysis)

회귀분석은 데이터를 분석해서 특정 변수들(원인)이 결과 변수(결과)에 어떤 영향을 주는지 알아내는 통계 기법이다!

"특정 요인들이 결과에 어떤 영향을 미칠까?" 를 알아보기위해 데이터를 기반으로 방정식을 만드는 과정이다!

기본 개념

 

 

• 목표: 독립변수(입력)와 종속변수(출력) 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 데이터를 예측하는 것이 목표다!
• 예시: 집 크기(독립변수)가 집 가격(종속변수)에 어떤 영향을 미치는지 분석!

종류

https://www.shiksha.com/online-courses/articles/linear-and-multiple-regression/

1. 단순 회귀(Simple Linear Regression):
   • 하나의 원인 변수(독립 변수)가 하나의 결과 변수(종속 변수)에 영향을 미칠 때.
   • 예: 거리(Distance)가 시간(Time)에 미치는 영향.
   • 수식: y = mx + b
     • y: 종속변수(예측값)
     • x: 독립변수(입력값)
     • m: 기울기(독립변수가 종속변수에 미치는 영향)
     • b: 절편 (독립변수가 0일 때 종속변수의 값)
2. 다중 회귀(Multiple Linear Regression):
   • 여러 원인 변수(독립 변수)가 결과 변수에 영향을 미칠 때.
   • 예: 크기(Size), 무게(Weight), 거리(Distance)가 시간(Time)에 미치는 영향.
   • 수식: y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... +bnxn

회귀분석의 주요 목적

1. 미래 예측:
   데이터를 이용해 새로운 상황에서 결과를 예측할 수 있다.
   예: 크기=2, 무게=3, 거리=4라면 Time을 계산할 수 있음.
2. 변수 간의 관계 이해:
   어떤 변수가 결과에 가장 큰 영향을 주는지 알 수 있어.
   예: 크기(Size)가 무게(Weight)보다 더 큰 영향을 준다면, 물건의 크기를 줄이는 게 시간을 절약하는 데 더 중요하다는 걸 알 수 있겠다!

1.  

정리

회귀분석은 과거 데이터를 기반으로 원인과 결과 사이의 관계를 파악해서, 미래를 예측하거나 중요한 요인을 이해하기 위한 방법이다!

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회귀분석 글 찾으니까 정보가 너무많았고 공부할께 어어어엄청 많은걸 확인하자마자 기본이 최고지! 하고 이정도로만 정리했다!

 

 

 

참고 문헌:

https://modulabs.co.kr/blog/linear-regression-analysis?utm_source=chatgpt.com

선형회귀 분석의 기본 가정 (선형성, 독립성, 등분산성, 정규성)

 

 

** 그냥 하루하루 개인 공부한 것을 끄적 거리는 공간입니다.

이곳 저곳에서 구글링한 것과 강의 들은 내용이 정리가 되었습니다.

그림들은 그림밑에 출처표시를 해놓았습니다.

문제가 될시 말씀해주시면 해당 부분은 삭제 하도록하겠습니다. **