예제를 통한 회귀분석 연습문제

모든 통계 테스트와 마찬가지로 회귀 분석에는 만족해야 하는 가정이 있거나 결과가 유효하지 않을 수 있습니다. 회귀 해석에서 가정을 확인하는 주요 방법은 잔류 플롯을 평가하는 것입니다. 자습서의 다음 게시물은 이 작업을 수행하는 방법을 보여 주며 문제를 해결하는 방법에 대한 제안을 제공합니다. 회귀 분석에 대한 여러 블로그 게시물을 작성했으며 회귀 자습서를 만들기 위해 여기에서 수집했습니다. 내 동료에서 몇 가지내 자신의 게시물을 보완 거 야. 실제로 발생하는 예측 모델링의 상당 부분은 회귀 분석을 통해 수행됩니다. 또한 이를 기반으로 한 많은 학술 논문이 있습니다. 그리고 요인 분석과 같은 기술과 결합하면 매우 강력해집니다. 또한 회귀 분석의 기본은 기계 학습에 사용됩니다. 회귀 자습서의 마지막 부분에는 Minitab이 수행할 수 있는 다양한 유형의 회귀 분석의 예가 포함되어 있습니다. 이러한 회귀 예제중 많은 부분에는 데이터 집합이 포함되어 있으므로 직접 시도할 수 있습니다! 다음에 직선으로 설명할 수 있는 여러 요인에 따라 수량을 추정해야 하는 상황에 처할 때 선형 회귀 모델을 사용할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. B0, 읽기 ”베타 0″은 모델의 절편이며, 모든 종속 변수가 0과 같을 경우 독립 변수가 걸리는 값입니다.

축의 원점을 통과하는 직선으로 시각화할 수 있습니다. 우리가 지금까지 본 그래프는 좋은 이해하기 쉬운 동안. 회귀 해석을 수행하면 회귀 선이 있는 분산형 플롯과 는 다른 것을 찾을 수 있습니다. 그래프는 시각적 표현이며, 우리가 진정으로 원하는 것은 모델의 방정식과 그 중요성과 설명 력의 척도입니다. 따라서 회귀 요약은 그래프 대신 몇 개의 테이블로 구성됩니다. 높은 수업료를 제쳐두고, 부유 한 개인은 학교에서 더 많은 년을 보내지 않습니다. 또한, 고등학교와 대학은 세금 브래킷에 상관없이 년의 동일한 수를 합니다. 따라서, 이 것과 같은 인과 관계는 결함이 있다, 명백한 잘못 하지 않을 경우. 따라서 회귀 분석에 적합하지 않습니다.

또한 선형 회귀 예제를 통해 기본에 대한 깊은 이해를 개발할 것입니다. 더 나은 통계학자, 데이터 과학자 또는 기계 학습 엔지니어가 되고 싶다면 몇 가지 선형 회귀 예제를 거치는 것이 불가피합니다.

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