회귀분석

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목차

1.데이타 분석
2.산점도
3.회귀직선

본문내용

1.데이타 설명
자연이나 사회현상의 규명에 있어서 관련된 변수들 간의 상호관련성을 수학적인 함수의 형태로서 찾으려고 시도할 경우가 많다. 예를 들면, 초등학교 아동들의 평균신장이 학년에 따라서 어떻게 변하고 있는가를 찾아보는 것이나 어떤 플라스틱 제품의 강도가 그 제품을 만드는 공정상의 공정온도와 어떤 관련성을 가지고 있는가를 알고 싶은 경우 등이다. 이와 같이 변수들의 관련성을 그 변수들의 자료를 통하여 찾아낼 수 있다면 한 변수의 변화로부터 다른 변수의 변화를 예측할 수도 있으며 또한 관심있는 변수의 최적값은 이 변수에 영향을 주는 다른 변수가 어떠한 값을 취할 때 얻어질 값인가를 결정하는 데 도움을 줄 것이다.
회귀분석(Regression analysis)이란, 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 어떤 수학적 모형을 가정하고 이 모형을 측정된 변수들의 자료로부터 추정하는 통계적 분석 방법을 말하며 일반적으로 이 추정된 모형을 사용하여 필요한 예측을 하거나 관심있는 통계적 추정과 검정을 실시하게 된다. 위에서 언급된 예에서 평균신장이나 강도 등의 변수들은 다른 변수의 영향을 받는 변수로서 종속변수(Dependent variable)라고 부르고, 이와 달리 학년이나 공정온도 등은 다른 변수에 영향을 주는 변수로서 독립변수(Indenpendent variable) 또는 설명변수(Explanatory variable)라고 한다. 회귀분석이란 자료를 매개체로 하여 독립변수와 종속변수간의 함수관계를 통계적으로 찾아보는 분석방법이라고 말할 수 있다.

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