회귀 분석 모델 종류 별 적합 - R2, P-Value 출력, 차트 비교

아래에 x,y 형식으로 데이터를 입력하세요. 예: 1,2

모델	색상	적합식	R²	p-value

산점도 그리고 상관분석 하기

회귀분석이란 무엇인가?

회귀분석은 통계학에서 가장 널리 사용되는 분석 기법 중 하나로, 한 변수(종속변수)가 다른 변수(독립변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 알아내는 방법입니다. 예를 들어, 공부 시간에 따라 시험 점수가 어떻게 달라지는지를 알고 싶다면, 회귀분석을 통해 두 변수 간의 수학적 관계를 찾아낼 수 있습니다.

선형회귀와 회귀선

회귀분석 중 가장 기본적인 형태는 선형회귀(linear regression)입니다. 이는 독립변수와 종속변수 간의 관계가 일직선 형태라고 가정하는 모델로, 데이터들을 가장 잘 설명할 수 있는 직선(회귀선)을 찾는 것이 목적입니다. 이 회귀선은 보통 다음과 같은 식으로 표현됩니다:

y = ax + b 여기서 a는 기울기, b는 절편입니다.

결정계수(R²)란?

회귀모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표가 바로 결정계수(R²)입니다. R² 값은 0에서 1 사이의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 모델이 데이터에 잘 맞는다는 것을 의미합니다.

예를 들어 R²가 0.95라면, 전체 데이터의 95%가 회귀모델에 의해 설명된다는 뜻입니다.

왜 회귀분석을 사용할까?

산점도 그리고 상관분석 하기

회귀분석은 단순히 예측을 위한 도구일 뿐 아니라, 변수들 사이의 관계를 수치적으로 해석할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 마케팅에서는 광고비와 매출 간의 관계를 분석하고, 교육에서는 공부 시간과 성적 간의 관계를 분석하며, 과학 실험에서는 원인과 결과 간의 관계를 수학적으로 모델링하는 데 활용됩니다.

마무리

산점도 그리고 상관분석 하기

회귀분석은 다양한 분야에서 쓰이는 핵심적인 분석 기법입니다. 단순한 직선부터 시작해 다항식, 로그, 지수 등 다양한 함수 형태로 확장할 수 있으며, 이를 통해 우리는 데이터를 더 깊이 이해하고, 예측하고, 설명할 수 있게 됩니다. 데이터를 분석하고 시각화하는 첫걸음으로, 회귀분석을 직접 시도해보는 것을 추천합니다.