[파이썬 데이터 분석] 다중 선형 회귀 유의성 검정과 회귀계수 추정

이번엔 다중 선형회귀에 대해 알아보자. 이론과 실습을 동시에 진행하기로 한다. 다중 선형 회귀(multiple linear regression) 모형은 단순 선형 회귀모형의 확장으로 연속형 반응 변수 하나에 설명 변수가 둘 이상인 모형을 말한다. 설명 변수가 늘어나므로 추가 검토해야 할 문제는 설명 변수의 정보 중첩으로 발생하는 다중공선성(multicollinearity) 문제와 너무 많은 설명 변수를 포함해 발생하는 차원의 저주 문제 등이 있다. 이번에는 범주형 변수를 설명 변수로 포함한 회귀모형에 대해서도 논의할 것인데, 다중 선형 회귀모형의 구조는 단순 선형 회귀모형의 구조를 확장한 것과 같다. 다중 선형 회귀모형 역시 단순 선형 회귀모형과 같이 모형의 선형성 가정을 만족해야 한다. 오차 역시 정규성, 독립성, 등분산성을 모두 만족해야 하는데 그 외에도 설명 변수의 증가로 추가 고려해야 할 사항이 몇 가지 더 있다. 고려 사항 설명 다중공선성 (multicollinearity)...