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지지플랏의 DataScience

(8) DSforS : Chap4. 회귀와 예측 4.5 ~ 4.8 회귀방정식의 해석 ~ 끝

1. 목차4.5. 회귀방정식의 해석4.6. 회귀진단4.7. 다항회귀와 스플라인회귀4.8. 마치며 2. 본문회귀방정식의 해석에서는 더하여 회귀방정식의 해석에서는 변수간 상관성, 다중공선성,교란변수, 상호작용에 대해서 다룬다.  회귀진단에서는  특이값, 영향값, 이분산성, 비정규성, 오차 간의 상관, 편잔차그림과 비선형성을 다룬다.다항회귀와 스플라인회귀는 선형회귀에서 다항식,스플라인, 일반화가법모형 등 응용하는 방법을 다룬다. 2.1 교란변수의 정의책에서는 교란변수를 "중요한 예측변수이지만 회귀방정식에서 누락되어 결과를 잘못되게 이끄는 변수" 라고 설명하고 있다. 의학통계에서 얘기하는 교란변수는 조금 다른 의미인 것 같아 정리해보려한다. 흔히 교란변수(confounder)는 독립변수간이 관계를 살피는 상황 ..
Data Science/데이터과학을 위한 통계 2024. 6. 4. 22:34
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