선형회귀_OLSR(Ordinary Least Squares Regresion)

직역하면 일반 최소 제곱 회귀는 하나 이상의 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 추정하는 통계 분석 방법이다. 관계를 추정하는 방법은 직선으로 구성된 종속 변수의 관측값과 예측값의 차이의 제곱을 합을 최소화하는 관계로 추정을 한다. 기본적으로 독립변수가 하나만 있는 모델의 직선은 아래와 같다. Y = aX + b 위의 식은 기본적인 1차 방정식이고, 독립변수(X)와 종속변수(Y)의 관계를 적절하게 표현하는 a와 b(OLS 계수)를 찾게 된다. 찾은 식이 실제값과의 차이의 제곱을 최소화하는 식을 찾는 것이 목적이라고 할 수 있다. 기본적으로 직선으로 표현하기 때문에 종속변수(Y)를 정확하게 예측하는 것은 불가능하다. 보통 데이터가 회귀선에 얼마나 잘 맞는지는 결정계수(R^2)로 확인을 한다. 정리하면 선형..
카테고리 없음 2021. 4. 24. 05:33
1
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
TAG more
«   2024/12   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31
글 보관함