1. 회귀모형 진단 방법 회귀분석을 하고 나면, 그 결과가 믿을만한지 반드시 확인해야 합니다.이걸 모형 진단이라고 부릅니다. 1-1. 잔차란 무엇인가? 잔차(residual)란 실제 값과 예측 값의 차이를 의미합니다. rt=yt−y^tr_t = y_t – \hat{y}_t 여기서 yty_t : 실제 값 y^t\hat{y}_t : 회귀모형으로 계산한 예측 값 잔차가 랜덤하게 분포해야 좋은 모형이에요.특정한 패턴이 있으면 잘못된…
1. ARIMA 모형의 추정 추정 방법 최대우도법 (MLE: Maximum Likelihood Estimation) 개념 : 주어진 데이터가 관측될 확률(우도, likelihood)을 가장 크게 만드는 파라미터 값을 찾는 방법. 주로 확률모형에 사용 (ex. 정규분포 평균, 분산 추정) 우도의 로그값(log-likelihood) 을 최대화해서 계산하는 게 일반적. “이 데이터가 이렇게 나올 확률을 가장 높게 만드는 파라미터가 뭐냐?”…
회귀진단이란? 회귀분석에서는 모형과 가정이 잘 설정되었는지 확인하는 과정이 필요합니다.이걸 회귀진단(Regression Diagnostics)이라고 합니다. 모형진단 : 회귀모형이나 가정에 문제점이 있는지 확인 자료진단 : 개별 데이터가 회귀모형에 어떤 영향을 주는지 점검 총괄분석을 하고 끝내는 게 아니라, 반드시 회귀진단을 통해모형의 적합성을 검토해야 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 구분 총괄분석 회귀진단 목적 회귀모형 전체…
표준화된 중회귀분석이란? 일반 중회귀모형에서는 독립변수마다 단위가 다르기 때문에기울기(회귀계수)를 단순 비교하는 것이 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 각 변수의 단위를 제거하고 표준화하는 방법이 표준화 회귀분석입니다. 표준화 회귀계수 표준화된 회귀계수는 독립변수의 영향력을 상대적으로 비교할 때 유용하게 활용됩니다.값이 클수록 반응변수에 미치는 영향이 크다는 뜻입니다. R 코드 예시 결과 :X1의 영향력이 X2보다 크다는 것을 확인할…
중회귀모형이란? 중회귀모형(Multiple Linear Regression Model)은반응변수(종속변수)의 변화를 설명하기 위해 **2개 이상의 설명변수(독립변수)**를 사용하는 선형회귀모형입니다. 예를 들어, 상점의 총 판매액을 예측하려 할 때 인테리어비 상점 크기 두 개의 독립변수를 함께 고려하여 매출을 예측하는 것이 중회귀모형입니다. 중회귀모형 수식 표현 Y=β0+β1X1+β2X2+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \epsilon YY :…
단순회귀모형의 기본 가정 회귀분석을 제대로 하기 위해서는 몇 가지 기본적인 가정을 충족해야 합니다.이는 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 꼭 필요한 과정입니다. 선형성(Linearity) : 설명변수 X와 반응변수 Y는 선형 관계를 가져야 한다 등분산성(Equal Variance) : 오차의 분산이 일정해야 한다 독립성(Independence) : 오차끼리는 서로 독립이어야 한다 정규성(Normality) : 오차항은 정규분포를 따라야 한다…