(8) DSforS : Chap4. 회귀와 예측 4.5 ~ 4.8 회귀방정식의 해석 ~ 끝
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Data Science/데이터과학을 위한 통계
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 ..
(7) DSforS : Chap 4. 회귀와 예측 4.1 ~ 4.4 단순선형회귀 ~ 요인변수
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Data Science/데이터과학을 위한 통계
1. 목차4.1. 단순선형회귀4.2. 다중선형회귀4.3. 회귀를 이용한 예측4.4. 회귀에서의 요인변수 2. 본문2.1. OLS 계산법에 대한 이해늘 회귀분석을 하면서 최소자승법에 대한 계산이 궁금했다. OLS의 계산방법은 다음 출처를 인용한다. https://recipesds.tistory.com/entry/%EC%97%90%EB%9D%BC%EC%9D%B4-%EC%9D%BC%EB%8B%A8-%EB%A0%88%EC%B8%A0-%EB%91%90-%EC%9E%87-%ED%9A%8C%EA%B8%B0-%EB%B6%84-%EC%84%9D-OLS-Regression 에라이, 일단 레츠 두 잇, 회귀분석 - OLS Regression 손으로 풀어보기자, 이제까지 회귀에 대해서 계속 말만 꺼냈지, 실제로 회귀를 해보지..