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Posted by on Ago 2, 2019

예제를 통한 회귀분석 솔루션

회귀 분석에 대한 여러 블로그 게시물을 작성했으며 회귀 자습서를 만들기 위해 여기에서 수집했습니다. 내 동료에서 몇 가지내 자신의 게시물을 보완 거 야. 위의 간단한 선형 회귀 예제 및 문제는 간단한 선형 회귀 방정식 뒤에 있는 전체 아이디어를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 선형 회귀를 이용한 문제 해결은 비즈니스, 소셜, 생물학 및 기타 많은 분야에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 이전 포스트 선형 회귀 모델에서는 간단하고 다중 선형 회귀가 무엇인지 자세히 설명했습니다. 여기서는 실제 생활에서 선형 회귀의 예에 집중합니다. 참고: 회귀 계산은 일반적으로 소프트웨어 패키지 또는 그래프 계산기로 처리됩니다. 그러나 이 예제에서는 피투성이 세부 정보가 교육적 가치를 가지므로 계산을 “수동으로” 수행합니다. 회귀 자습서의 마지막 부분에는 Minitab이 수행할 수 있는 다양한 유형의 회귀 분석의 예가 포함되어 있습니다. 이러한 회귀 예제중 많은 부분에는 데이터 집합이 포함되어 있으므로 직접 시도할 수 있습니다! 간단한 선형 회귀 예제와 함께 PDF로 다음 인포그래픽을 다운로드: 참고: 유료 또는 무료 통계 소프트웨어, 온라인 선형 회귀 계산기 또는 Excel의 도움으로 Β0 및 Β1의 값을 쉽게 찾을 수 있습니다. 독립(x) 및 종속(y) 변수(위 표와 같이)의 값만 있으면 됩니다. 이 자습서에서는 사용할 회귀 해석 유형 선택, 모델 지정, 결과 해석, 모델이 적합한 지 확인, 예측 및 가정 확인 을 비롯한 회귀 분석의 여러 측면을 다룹니다. 끝에서, 나는 회귀 분석의 다른 유형의 예를 포함한다.

지금 회귀 분석을 배우고 있다면 이 자습서를 즐겨찾기에 추가할 수 있습니다. 양수 상관관계는 독립 변수(x)의 값이 상승할 때 종속 변수(y)의 값이 증가한다는 것을 의미합니다. 웹 필터 뒤에 있는 경우 도메인 *.kastatic.org 및 *.kasandbox.org 차단 해제되어 있는지 확인하십시오. 아래 표에서 xi 열은 적성 테스트의 점수를 보여 주며 있습니다. 마찬가지로, yi 열통계 성적을 보여줍니다. 마지막 두 열은 학생의 점수와 각 시험의 평균 점수 의 차이인 편차 점수를 보여 준다. 마지막 두 행은 회귀 분석을 수행하는 데 사용할 합계와 평균 점수를 표시합니다. 이 예에서 회귀 방정식을 만드는 데 사용되는 적성 시험 점수는 60에서 95 사이였습니다. 따라서 해당 범위 내의 값만 사용하여 통계 성적을 추정합니다. 이 범위(60 이하 또는 95보다 큰 값)를 벗어나는 값을 사용하는 것은 문제가 됩니다. Minitab 통계 소프트웨어는 회귀 분석의 다른 유형의 번호를 제공합니다. 다음 게시물에서 설명하는 것처럼 올바른 유형을 선택하는 것은 데이터의 특성에 따라 다릅니다.

이제 분산 형 다이어그램의 모양을 살펴 보겠습니다: 올바른 유형의 회귀 분석을 선택하는 것은 이 회귀 자습서의 첫 번째 단계일 뿐입니다. 그런 다음 모델을 지정해야 합니다. 모델 사양은 모델에 포함할 예측 변수와 곡률 및 예측 변수 간의 상호 작용을 모델링해야 하는지 여부를 결정하는 것으로 구성됩니다.

Centro per un Futuro Sostenibile via Tacito, 84 00193 Roma tel. +39 06 90288228