회귀분석(Regression Analysis)

I. 회귀분석의 개요

가. 회귀분석(Regression Analysis)의 정의

   - 독립변수들과 종속변수 간에 존재하는 관련성을 분석하기 위하여 관측된 자료에서 이들 간의 함수적 관계를 통계적으로 추정하는 기법

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II. 회귀분석의 모형과 유의성 검정

가. 회귀분석의 모형

모형	설명
모형
최적합선을 위한 관측
전차 (Residuals)	- 실제 dist 값 – 예측값 - Y 개별점수와 최적합선 간의 차이 - 잔차가 작으면 예측선은 최적합선으로 확인

나. 회귀분석의 유의성 검정

구분	구성요소	설명
유의성 검정	예측모형 유의성	- 주어진 독립변수들이 함께 어느 정도 예측변수의 변량 설명 확인 - R2의 크기에 대해 F분포로 결정
	유의한 예측변수	- 각 독립변수(X)의 회귀계수(b)가 유의한지 확인 - t-검정, Beta 값으로 서로 비교가능
변수	독립변수	- 종속변수에 영향을 주는 변수 - 다른 변수들에 의해서 영향을 받지 않는 변수 - 종속변수를 예측하거나 설명하는 활요, 주로 x로 표현
	종속변수	- 결정된 독립변수의 값의 변화에 영향을 받는 변수 - 분석자가 예측하거나 설명하고자 하는 변수, 주로 y로 표현

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III. 회귀분석의 유형

   - 단순 회귀분석, 다중 회귀분석, 더미변수 회귀분석, 일반 회귀분석, 선형 회귀분석, 비선형 회귀분석