[데이터 문해력] 데이터 분석가를 위한 회귀분석 A to Z: 원리, 변수, 종류 설명 Regression Analysis A to Z for Data Analysts: Principles, Variables, and Types Explained

이 블로그 포스트에서는 회귀분석의 기초와 그것이 어떻게 데이터 분석의 세계로 안내하는지 알아보겠습니다. 이 글을 통해 회귀분석의 중요성과 기본 원리를 이해하고, 실제 사례를 통해 어떻게 적용되는지 배울 수 있습니다.

 

1. 회귀분석의 개요

 회귀분석은 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정하는 통계기법입니다. 이 방법은 변수들 사이의 인과관계를 밝히고, 관심 있는 변수들을 예측하거나 추론하기 위해 사용됩니다.

2. 회귀분석의 변수

영향을 받는 변수(y), 즉 반응 변수, 종속변수, 결과변수는 분석의 대상이 되는 변수입니다.
영향을 주는 변수(x), 즉 설명 변수, 독립변수, 예측변수는 분석을 위해 사용되는 변수입니다.

변수에 대한 예시 이미지

3. 선형회귀분석의 가정

   - 선형성: 입력 변수와 출력 변수 사이의 관계는 선형이어야 합니다.
   - 등분산성: 오차의 분산은 입력 변수와 무관하게 일정해야 합니다.
   - 독립성: 입력 변수와 오차는 서로 관련이 없어야 합니다.
   - 비상관성: 오차들 사이에는 상관관계가 없어야 합니다.
   - 정상성(정규성): 오차의 분포는 정규분포를 따라야 합니다.

 

4. 회귀분석의 종류

   - 단순회귀: 독립변수가 하나이며 종속변수와의 관계가 직선입니다.
   - 다중회귀: 독립변수가 여러 개이며 종속변수와의 관계가 선형입니다.
   - 로지스틱 회귀: 종속변수가 범주형일 때 적용되며, 다양한 형태로 확장 가능합니다.
   - 다항회귀 및 곡선회귀: 독립변수와 종속변수의 관계가 곡선 또는 1차 함수 이상입니다.
   - 비선형회귀: 회귀식의 모양이 선형관계로 이루어져 있지 않은 모형입니다.