πŸ«νšŒκ·€(Regression) : μ—¬λŸ¬ 개의 독립 λ³€μˆ˜μ™€ ν•œ 개의 쒅속 λ³€μˆ˜ κ°„μ˜ 상관 관계λ₯Ό λͺ¨λΈλ§ν•˜λŠ” 기법

βœμ±… 291pg

νšŒκ·€λŠ” νšŒκ·€ κ³„μˆ˜μ˜ μ„ ν˜•/λΉ„μ„ ν˜• μ—¬λΆ€, λ…λ¦½λ³€μˆ˜μ˜ 개수, μ’…μ†λ³€μˆ˜μ˜ κ°œμˆ˜μ— 따라 μ—¬λŸ¬ 가지 μœ ν˜•μœΌλ‘œ λ‚˜λ‰¨

✍ λΈ”λ‘œκ·Έ

μ’…μ†λ³€μˆ˜ dependent variable (= κ²°κ³Όλ³€μˆ˜ outcome variable, λ°˜μ‘λ³€μˆ˜ response variable 라고도 뢈림)와 ν•˜λ‚˜ ν˜Ήμ€ λ‘˜ μ΄μƒμ˜ λ…λ¦½λ³€μˆ˜ independent varible(= μ˜ˆμΈ‘λ³€μˆ˜ predictors, μ„€λͺ…λ³€μˆ˜ explanatory variables, features, covariates라고도 뢈림) κ°„μ˜ 관계λ₯Ό μΆ”μ •ν•˜λŠ” 톡계뢄석을 의미

πŸ«λ‹€μ€‘νšŒκ·€λΆ„μ„ multiple regression Xλ³€μˆ˜κ°€ λ‘κ°œ 이상

μ„€λͺ… μž˜ν•œλ‹€λŠ” 것 - λ‚΄ 데이터λ₯Ό μ„€λͺ… λͺ»ν•˜λŠ” 뢀뢄이 κ°€μž₯ μž‘μ€ 것

μ„€λͺ…λ˜μ§€ λͺ»ν•˜κ³  남은 κ°’ = μž”μ°¨ = residual

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