2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 회귀모형) 2024년 신규교재 연습문제

문서 내 토픽

1. 단순선형회귀모형

자동차의 무게와 자동차를 1km 움직이는 데 필요한 에너지량과의 함수관계를 정확히 판단하기 위하여 A자동차회사가 실험을 통해 얻은 자료를 바탕으로 단순선형회귀모형을 적합하였다. 회귀직선은 hat{y} = -0.1157 + 2.1626x로 추정되었으며, 분산분석 결과 회귀모형이 유의한 것으로 나타났다. 또한 무게가 3,000kg인 차량의 에너지 소모량을 추정한 결과 6372.1(Btu)로 나타났다.
2. 단순선형회귀모형

1950년대 미국의 각 주별 피부암 사망자 관련 자료를 바탕으로 단순선형회귀모형을 적합하였다. 회귀직선은 hat{y} = 389.2 - 5.98x로 추정되었으며, 위도가 한 단위 증가할 때마다 피부암 사망자 수는 평균적으로 약 5.98명 감소하는 것으로 나타났다. 이는 위도와 피부암 사망자 수 사이에 음의 상관관계가 있음을 보여준다.
3. 다중선형회귀모형

어떤 공장에서 나오는 제품의 강도가 공정온도와 공정압력에 어떠한 영향을 받는지 조사하기 위해 다중선형회귀모형을 적합하였다. 추정된 회귀모형은 hat{Y} = -554.5267 - 0.1743X1 + 11.8449X2이며, 공정압력(X2)이 강도(Y)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 표준화된 회귀계수를 통해 공정압력의 영향이 공정온도보다 상대적으로 더 크다는 것을 확인하였다.
4. 다중선형회귀모형

어시장에서 파는 7가지 종류의 어류에 대한 자료를 바탕으로 Species별로 다중선형회귀모형을 적합하였다. 대부분의 어류 종류에서 Height 변수가 유의한 것으로 나타났으며, 일부 종류에서는 Length1, Length2, Length3 등의 변수도 유의한 것으로 확인되었다. 그러나 Whitefish의 경우 관측치 수와 독립변수 수가 비슷하여 과적합 문제가 발생할 수 있으며, 다중공선성 문제도 확인되었다.
5. 다중선형회귀모형

거래된 집값 자료를 바탕으로 집값(Y)을 독립변수 X2(house age), X3(distance to the nearest MRT station), X4(number of convenience stores)를 이용하여 다중선형회귀모형을 적합하였다. 추정된 회귀모형은 Y = 42.9773 - 0.2529X2 - 0.0054X3 + 1.2974X4이며, 변수 X4(number of convenience stores)가 집값 변동에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 이 모델의 결정계수는 0.5411로 다소 낮은 편이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 단순선형회귀모형

단순선형회귀모형은 종속변수와 독립변수 간의 선형관계를 모형화하는 기본적인 회귀분석 기법입니다. 이 모형은 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 유용하며, 모형의 해석이 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 실제 상황에서는 종속변수에 영향을 미치는 요인이 단 하나의 독립변수로 제한되는 경우가 드물기 때문에, 다중선형회귀모형을 활용하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 단순선형회귀모형은 기초적인 회귀분석 기법으로서 이해와 활용이 쉽지만, 실제 문제 해결을 위해서는 다중선형회귀모형과 같은 보다 복잡한 모형을 고려해야 할 것입니다.
2. 단순선형회귀모형

단순선형회귀모형은 종속변수와 독립변수 간의 선형관계를 모형화하는 기본적인 회귀분석 기법입니다. 이 모형은 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 유용하며, 모형의 해석이 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 실제 상황에서는 종속변수에 영향을 미치는 요인이 단 하나의 독립변수로 제한되는 경우가 드물기 때문에, 다중선형회귀모형을 활용하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 단순선형회귀모형은 기초적인 회귀분석 기법으로서 이해와 활용이 쉽지만, 실제 문제 해결을 위해서는 다중선형회귀모형과 같은 보다 복잡한 모형을 고려해야 할 것입니다.
3. 다중선형회귀모형

다중선형회귀모형은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 고려하여 모형을 구축하는 기법입니다. 이 모형은 실제 상황에서 더 현실적인 설명력을 가지며, 변수 간의 상호작용 효과를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 모형의 복잡성이 증가함에 따라 해석이 어려워지고, 다중공선성 문제 등 새로운 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 다중선형회귀모형을 활용할 때는 모형의 적합성과 타당성을 면밀히 검토해야 하며, 모형 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 충분히 고려해야 합니다.
4. 다중선형회귀모형

다중선형회귀모형은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 고려하여 모형을 구축하는 기법입니다. 이 모형은 실제 상황에서 더 현실적인 설명력을 가지며, 변수 간의 상호작용 효과를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 모형의 복잡성이 증가함에 따라 해석이 어려워지고, 다중공선성 문제 등 새로운 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 다중선형회귀모형을 활용할 때는 모형의 적합성과 타당성을 면밀히 검토해야 하며, 모형 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 충분히 고려해야 합니다.
5. 다중선형회귀모형

다중선형회귀모형은 종속변수에 영향을 미치는 여러 개의 독립변수를 고려하여 모형을 구축하는 기법입니다. 이 모형은 실제 상황에서 더 현실적인 설명력을 가지며, 변수 간의 상호작용 효과를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 모형의 복잡성이 증가함에 따라 해석이 어려워지고, 다중공선성 문제 등 새로운 이슈가 발생할 수 있습니다. 따라서 다중선형회귀모형을 활용할 때는 모형의 적합성과 타당성을 면밀히 검토해야 하며, 모형 구축 과정에서 발생할 수 있는 문제점들을 충분히 고려해야 합니다.