Hippo's data

오늘은 잔차의 성질을 증명해보도록 하겠습니다 # 잔차(residual) 란 무엇일까요?잔차(residual)는 표본(sample)에서 추정한 회귀식과 관측치(개별값)의 차이를 의미하는데요유사하게 오차(error)는 모집단의 회귀식과 관측치(개별값)의 차이를 의미합니다 단순선형회귀에서는 모형을 정의하기 전에 잔차에 대한 가정을 하고 시작하는데욥 이러한 잔차에는 특이한 성질이 있습니다1. 잔차의 합은 0이다2. 예측값과 잔차의 곱의 합은 0이다 3. 회귀변수 값과 잔차의 곱의 합은 0이다이러한 세가지 잔차의 성질에 대해 증명해보겠습니다!

오늘은 모형을 평가하는데 주로 사용하는 지표인 결정계수에 대해 알아보겠습니다!

오늘은 회귀분석에서 새로운 관측치에 대한 예측에 대해 알아보겠습니다!지난번에 포스팅한 평균반응은 다수의 관측값에 대해 평균적인 값이 무엇인지 예측했다면이번에는 개별 관측치에 대한 예측은 어떻게 하는지 알아보겠습니다.

오늘은 원점회귀에 대해 알아보겠습니다원점회귀란 회귀선이 원점(x=0, y=0)을 지나는 경우를 말하는데욥 다시말해서 y=ax+b에서 절편이 0인 y=bx꼴의 회귀모형을 말합니다!이러한 원점회귀 모형은 무엇이고 일반적인 모형( y=ax+b)과 비교해서 어떤 추정값들이 어떤 차이가 있는지 알아보겠습니다!

오늘은 회귀분석시 주의해야할 점 4가지에 대해 알아보겠습니다!

오늘은 회귀분석에서 구간추정에 대해 알아보겠습니다!회귀모수의 구간추정에는 기울기, 절편, 평균반응, 오차분산에 대한 구간추정이  있는데요그중 기울기, 절편, 평균반응의 구간추정에 대해 알아보겠습니다!!!!

오늘은 회귀분석에서 회귀모형,모수에 대한 추론 중 가설검정에 대해 알아보겠습니다!가설검정의 3가지 파트와 1) 기울기검정2) 절편 검정3) 회귀선 검정  최종적으로 분산분석(ANOVA)까지 다뤄보겠습니다!빠른계산 팁SSR = B1_hat X Sxy = (B1_hat)^2 X (Sxx)^2                  ### B1_hat = Sxy/SxxSSE = SST - SSR = SST - B1_hat X Sxy

오늘부터는 회귀분석에 대해 정리해보려규 합니당!! 사실 통계학이라는 것이 항상 배우고도 맨날맨날 까먹드라규욥....그래서 통계학은 항상 다시 찾아보게 되고 아! 그게 그거였드랬지 이러면서 더 잘 알아가게 되는거 같아요근데 떠도는 지식들을 한번 깔끔하게 정리해두면 다시 상기시키는 과정이 디게 단축되드라구요!! 이해도 더 빨리 할 수 있구! 그래서 이참에 하나씩 기록으로 정리해 보겠습니다!! 그 첫 번째 스타트는 회귀분석입니다! # 회귀분석이란 무엇일까요? 간단하게 말하면 설명변수 X와 반응변수 Y의 관계를 조사, 모형화 함으로써데이터상 변수간 관계를 알아보는 분석방법입니다! 그렇다면 반응변수 X와 설명변수 Y의 관계는 어떻게 알아봐야 할까요? 바로 데이터를 설명하는 선을 그려서 관계를 확인할 수 있습니다!..