회귀분석과 인공지능

회귀분석은 일반적으로 y=ax+b+e의 모형을 가진다. X는 독립변수, y는 종속변수, 그리고 e는 회귀 계수이다. (x,y)에서 모두가 양적변수면 일반적인 회귀분석 모형이다. 반면 (t,y)일 경우에 x가 양적 변수가 아니라 질적 변수일 경우 t분석이라고 한다. 주가와 같이 T가 이산형이 아니라, 연속형일 경우 SDE 방식을 이용한다. 핵심은 t의 변화에 따라서 식이 확 바뀐다는 것이다. X가 더 많은 다변량 회귀 모형이 있을 수도 있고, y가 관측이 안될 수도 있다. 마지막으로 x가 무작위 변수일 수도 있다. 무작위 변수라는 것은 값을 마음대로 결정할 수 있는 것이 아니라는 의미이다. 예를 들어서 몇 개 있는지도 모르고 색깔도 모르는 공이 수개 이상 들어가 있는 박스에서 공을 꺼낼 때, 이를 무작위 변수라고 한다. 만일 공의 수와 공의 색을 안다면 이를 무작위 변수라고 할 수 없다. 해당 박스는 인간이 볼 수 없는 부분을 가정하기 때문에 존재한다. 박스 밖으로 꺼낸 것은 관측이 ...