[심리통계/현대 기초통계학] 단순회귀분석 요약/정리

목차

Ⅰ. 회귀분석
1. 회귀분석
2. 회귀분석의변수
3. 회귀분석의종류

Ⅱ. 회귀선
1. 회귀
2. 회귀등식

Ⅲ. 설명된 편차와 설명되지 않은 편차

Ⅳ. 설명된 분산과 설명되지 않은 분산

Ⅴ. 결정계수
1. 회귀계수
2. 결정계수

본문내용

회귀 분석

1. 회귀분석
회귀분석(Regression analysis)이란 상관관계에 기초하여 예측변수의 변화에 따라 준거변수의 변화를 예측하는 통계적 분석방법이다.

2. 회귀분석의 변수
예측변수(Predictor) 다른 변수에 영향을 주는 변수로 원인변수, 설명변수, 독립변수라고도 부른다. 보통 X로 표시한다. 준거변수(Criterion variable) 다른 변수에 영향을 받는 변수로 결과변수, 반응변수, 종속변수라고도 부른다. 보통 Y로 표시한다.

3. 회귀분석의 종류

회귀선

1. 회귀선
회귀선(Regression Line)은 산포도에 나타난 모든 점을 대표하는 직선을 말한다.

2. 회귀등식
(1) 회귀등식이란?
회귀선은 직선이므로 기울기와 절편으로 표시하며, 이를 회귀등식이라 한다.
Y= B0 + B1X : Y의 예언된 값
B0 : 절편(X=0일 때 Y 예언된 값)
B1 : 회귀선의 기울기(X가 1단위 변할 때 Y 변화량)

(2) 회귀등식의 추정방법
회귀선을 그리는 기본 원리는 기대값 와 실제값 Y의 차이를 가장 작게 하는 것이다. 즉, (Y-)값이 최소화 되어야 한다.
예측값: Y= B0 + B1X
실제값 : Y= B0 + B1X+ ei
Y : 준거변수
X : 예언변수
ei : 예측의 오차

< 중 략 >

결정계수

1. 회귀계수

(1) 비표준화 회귀계수
비표준화 회귀계수(Regression coefficient)는 회귀선의 기울기를 말하며, B로 표기한다. 비표준화 회귀계수는 예측변수가 1 단위 증가할 때 준거변수 점수의 평균변화량을 나타낸다.
B1 = .60, 몸무게가 1kg 증가할 때 키는 0.6cm씩 증가한다

(2) 표준화 회귀계수
표준화 회귀계수(Standard regression coefficient)는 비표준화 회귀계수를 표준화 시킨 값을 말하며, β로 표기한다.
표준화 회귀계수는 예측변수가 1 표준편차 증가하였을 때 준거변수 점수의 표준편차 변화량을 나타낸다.

참고 자료

없음