통계[18] 회귀분석 (결정계수, 최소제곱법, 회귀계수, residual, SSR, SST, SSE)


통계[18] 회귀분석 (결정계수, 최소제곱법, 회귀계수, residual, SSR, SST, SSE)

회귀분석 Regression Analysis- 한 변수가 다른 변수들에 의해서 어떻게 설명 또는 예측 되는 지를 알아보기 위한 통계적 방법회귀분석의 목적⊙ 추정 or 설명 : 반응변수와 설명변수의 관계를 규명⊙ 예측 : 주어진 설명변수로부터 반응변수의 값을 예측회귀분석의 분류선형회귀모형(Linear Regession Model)- 구체적인 함수 형태를 직선으로 보는 회귀분석단순회귀모형(simple Regression Model)- 설명변수가 하나인 모형다중회귀모형(Multiple Regression Model)- 설명변수가 여러 개인 모형단순회귀모형 예제다음은 12개 기업에 대해 1년 동안의 광고비(x)와 매출액(y)에 관한 자료이다.y = 설명변수x = 반응변수⊙..........

통계[18] 회귀분석 (결정계수, 최소제곱법, 회귀계수, residual, SSR, SST, SSE)에 대한 요약내용입니다.

자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.



원문링크 : 통계[18] 회귀분석 (결정계수, 최소제곱법, 회귀계수, residual, SSR, SST, SSE)