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명지대학교 산업경영공학과 생산관리 10주차 강의내용

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최초등록일 2023.09.24 최종저작일 2020.06
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명지대학교 산업경영공학과 생산관리 10주차 강의내용
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    상관계수_Coefficient of correlation

    Coefficient of correlation is a measure of the strength of the relationship between two variables.
    x변수(독립변수)의 변화에 따른 y변수(종속변수)의 변화를 연구. x, y의 관련성의 강도를 측정한 것이 상관계수이다.

    Usually, identified as r, the coefficient of correlation can be any number between +1 and ‒1.
    상관계수는 r로 확인되는데 –1에서 1사이의 값을 갖는다.

    (a) 모든 데이터가 하나의 직선위에 표현된다는 뜻
    (b) 두 변수가 양의 상관관계를 갖고 있음
    (c) 상관관계가 없다.
    (d) 모든 데이터가 음의 상관관계를 갖는 직선위에 표현된다. 음의 상관관계를 갖지만 어느정도 산포가 되어 있다면 –1 < r < 0의 값을 갖는다.
    → 상관계수 r의 절대값이 1에 가까울수록 잘 표현된다고 할 수 있다.

    예제12에서, 우리는 Nodel Construction Company의 리노베이션 판매와 고향 인 West Bloomfield의 급여와의 관계를 살펴보았습니다. 부사장은 이제 현지 급여와 판매 간의 연관성의 강점을 알고 싶어 합니다.

    0.901은 +1에 매우 가까운 값이기 때문에 x, y 사이의 상관관계를 잘 표현하고 있음을 알 수 있다.

    결정계수_ Coefficient of Determination
    상관계수 값을 제곱해서 표현한 것이 결정계수이다.
    Although the coefficient of correlation is the measure most commonly used to describe the relationship between two variables, another measure does exist.
    상관계수가 두 변수 사이의 관계 기술을 위한 척도이지만, 유일한 척도는 아니다.

    참고자료

    · 명지대학교 산업경영공학과 생산관리 10주차 강의 및 자료
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 상관계수(Coefficient of Correlation)
      상관계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 측정하는 통계적 지표로서 매우 중요합니다. 피어슨 상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 이를 통해 변수들 간의 관계를 정량적으로 파악할 수 있습니다. 그러나 상관계수는 인과관계를 나타내지 않으며, 비선형 관계를 포착하지 못한다는 한계가 있습니다. 데이터 분석 시 상관계수만으로 결론을 내리기보다는 산점도 등 시각화 자료와 함께 검토하는 것이 필수적입니다. 또한 이상치의 영향을 크게 받을 수 있으므로 데이터 전처리 과정이 중요합니다.
    • 2. 결정계수(Coefficient of Determination)
      결정계수(R²)는 회귀모델이 종속변수의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표로, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 높은 R² 값은 모델의 설명력이 우수함을 의미하지만, 이것만으로 모델의 적절성을 판단할 수 없습니다. 특히 독립변수의 개수가 증가하면 R² 값이 자동으로 증가하는 경향이 있어 조정된 R²(Adjusted R²)을 함께 고려해야 합니다. 또한 R² 값이 높더라도 모델의 예측력이 우수하지 않을 수 있으므로, 잔차 분석과 교차검증 등 추가적인 검증이 필요합니다.
    • 3. 다중회귀분석(Multiple Regression)
      다중회귀분석은 여러 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 동시에 분석하는 강력한 통계 기법입니다. 실무에서 복잡한 현상을 설명할 때 매우 유용하며, 각 독립변수의 상대적 중요도를 파악할 수 있습니다. 그러나 다중공선성, 이상치, 비정규성 등 여러 가정을 만족해야 하며, 이를 위반할 경우 결과의 신뢰성이 크게 저하됩니다. 변수 선택 과정에서 과적합을 피하기 위해 신중한 접근이 필요하며, 모델의 타당성을 검증하기 위해 다양한 진단 도구를 활용해야 합니다.
    • 4. 추적신호(Tracking Signal)
      추적신호는 예측모델의 성능을 모니터링하기 위한 중요한 도구로, 누적예측오차를 평균절대편차로 나눈 값입니다. 이를 통해 예측모델이 체계적인 편향을 가지고 있는지 여부를 판단할 수 있으며, 일반적으로 -4에서 +4 범위 내에 있을 때 모델이 통제 상태에 있다고 봅니다. 추적신호는 시계열 예측의 신뢰성을 지속적으로 평가하는 데 효과적이지만, 단순한 지표이므로 다른 성능 지표들과 함께 종합적으로 검토해야 합니다. 특히 계절성이나 추세 변화가 있는 데이터에서는 추적신호의 해석에 주의가 필요합니다.
    • 5. 프로젝트관리 기법
      프로젝트관리 기법은 프로젝트의 성공적인 완수를 위해 필수적인 방법론입니다. PERT, CPM, 간트차트 등 다양한 기법들이 있으며, 각각의 장단점이 있어 프로젝트의 특성에 맞게 선택해야 합니다. 현대에는 애자일, 스크럼 등 유연한 방식이 주목받고 있으며, 전통적 기법과 함께 상황에 따라 혼합하여 사용하는 추세입니다. 효과적인 프로젝트관리는 단순히 기법의 적용이 아니라 팀 커뮤니케이션, 리스크 관리, 이해관계자 관리 등 다양한 요소를 통합적으로 고려해야 성공할 수 있습니다.
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