단순/다중/비선형 회귀분석

소개

단순/다중/비선형 회귀분석 자료입니다.

목차

◈ 회귀분석 개념도 ◈
1. 회귀분석의 유래
2. 회귀분석의 개념
3. 모형의 설정
4. 회귀계수의 추정
5. 회귀계수의 추론
6. 모형선택의 기준
7. 최적모형 탐색법
8. 다중회귀분석 SPSS실행 절차
9. 다중회귀분석의 해석

본문내용

1. 회귀(regression)의 유래
회귀라는 용어는 Galton에 의해 시작되었다. 그의 유명한 논문에서 Galton은 다음과 같은 것을 주장하였다. 비록 키가 큰 부모의 아이들이 크고 키가 작은 부모들의 아이들이 작은 경향이 있지만 일정한 키의 부모들에게서 태어난 아이들의 평균 신장은 전반적으로 전체 인구의 평균신장을 향해 움직이거나 “회귀 (regression)”하는 경향이 있다는 것이다. 다시 말하면 비정상적으로 크거나 작은 부모들의 아이들의 키는 전체인구의 평균 신장을 향해 움직이는 경향이 있다는 것이다.
이러한 Galton의 보편적 회귀의 법칙(law of universal regression)은 그의 친구 Pearson에 의해 확인되었다. Pearson은 가족집단들의 구성원들의 키에 관한 1,000개 이상의 기록을 수집하여 다음과 같은 사실을 발견하였다. 키가 큰아버지들 집단의 아들들이 평균 신장이 아버지들이 키보다 작았고, 키가 작은 아버지들의 집단의 아들들의 평균시장은 아버지들의 키보다 컸다. 즉, 키가 크고 작은 아들들 모두 똑같이 전체 남자들의 평균 신장을 향해 “회귀”한다는 것이다. Galton의 표현에 의하면 이는 “평범으로의 회귀(regression to mediocrity)이다.

2. 회귀분석의 개념
단순회귀모형은 회귀모형에서 가장 간단한 경우로서 실제적인 자료 분석에서는 그다지 큰 유용성을 발휘하지 못하는 경우가 많이 있다.
종속변수를 설명할 수 있는 여러 개의 독립변수를 포함하는 회귀모형을 다중회귀모형(Multiple Regression Model)이라고 한다.

- 단순회귀모형 : 회귀계수는 독립변수가 한 단위 변하였을 때 종속변수의 평균적인 증가분 또는 감소분으로 해석됨.
- 다중회귀모형 : 종속변수와 독립변수의 관계뿐만 아니라 독립변수들 간의 관계도 고려함.

참고자료

· 없음