회귀모형, 출석수업 과제물 (2023 1학기, 30점 만점)

문서 내 토픽

1. 단순회귀분석

연습문제 1장 1번의 자료를 이용하여 단순회귀분석을 수행하였습니다. 사용연수와 정비비용 간의 산점도를 통해 단순회귀직선이 타당함을 확인하였고, lm() 함수를 사용하여 회귀모형을 적합하였습니다. 회귀계수 추정값, t-값, p-값, 결정계수 등을 통해 회귀모형의 유의성을 검정하였습니다. 또한 잔차 분석을 통해 회귀모형의 적합성을 확인하였습니다.
2. 다중회귀분석

연습문제 2장 3번의 자료를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였습니다. 물 소비량과 평균온도, 작업일수, 작업량 간의 상관관계를 분석하고, lm() 함수를 사용하여 다중회귀모형을 적합하였습니다. 회귀계수 추정값, t-값, p-값, 결정계수 등을 통해 회귀모형의 유의성을 검정하였습니다. 또한 잔차 분석을 통해 회귀모형의 적합성을 확인하였으며, 추가변수 그림 분석을 통해 변수 선택의 적절성을 판단하였습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 단순회귀분석

단순회귀분석은 독립변수와 종속변수 간의 선형관계를 분석하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 패턴을 파악하고 예측 모델을 구축하는 데 유용합니다. 단순회귀분석은 변수 간의 관계를 쉽게 이해할 수 있고, 모델 해석이 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 실제 세계의 복잡한 관계를 설명하기에는 한계가 있으며, 다른 변수들의 영향을 고려하지 않는다는 단점이 있습니다. 따라서 단순회귀분석은 변수 간의 기본적인 관계를 파악하는 데 유용하지만, 보다 정확한 분석을 위해서는 다중회귀분석과 같은 더 복잡한 기법을 사용해야 합니다.
2. 다중회귀분석

다중회귀분석은 단순회귀분석의 한계를 극복하기 위해 개발된 기법입니다. 이 방법은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 동시에 고려하여 분석합니다. 다중회귀분석은 실제 세계의 복잡한 관계를 보다 정확하게 모델링할 수 있으며, 변수 간의 상호작용 효과를 파악할 수 있습니다. 또한 다중회귀분석은 변수 선택, 다중공선성 진단, 모델 적합도 평가 등의 다양한 기법을 제공하여 보다 강력한 분석 도구로 활용될 수 있습니다. 그러나 다중회귀분석은 단순회귀분석에 비해 모델 해석이 복잡하고, 변수 간의 관계를 파악하기 어려울 수 있다는 단점이 있습니다. 따라서 분석 목적과 데이터의 특성에 따라 적절한 회귀분석 기법을 선택하는 것이 중요합니다.