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독립변수2

통계 분석 #6 : 범주형 자료 분류 방법, 로지스틱 회귀분석 with R 로지스틱 회귀분석이란?분석하고자 하는 대상들이 두집단 or 그 이상의 집단으로 나누어진 경우, 개별 관측치들이 어느 집단으로 분류될 수 있는지를 판단하는 분석 방법입니다. 독립변수는 연속형, 범주형 자료로 분석이 가능하며, 종속변수는 오직 범주형 자료만 분석 가능합니다. 보통은 연속형 자료와 범주형 자료를 묶어서 로지스틱 회귀분석이라고 칭하며, 범주형과 범주형의 조합은 카이검정으로 표현합니다. - 독립변수 : 연속형 자료, 범주형 자료- 종속변수 : 범주형 자료 - 이항형 로지스틱 회귀 : 종속변수 2개- 다항형 로지스틱 회귀 : 종속변수 3개 이상 위 그림과 같이 X축이 독립변수이고 Y축이 확률이라고 가정한다면, 선 아래쪽은 0일 확률, 선 위쪽은 1일 확률로 연속형 자료에 대해 범주형으로 분류 예측이.. 2020. 3. 22.
통계 분석 #4 : 변수 간 인과관계, 회귀분석의 정의 및 단계 with R 회귀분석이란?회귀분석은 독립변수가 종속변수에 어느정도의 영향을 미치는지 확인하는 분석방법입니다. 회귀분석의 어원은 19세기의 우생학자가 발견한 현상에서 기인합니다. 부모의 키가 커지면 커질수록 자식의 키도 증가할 것이라고 예상했지만, 실제로는 평균키로 회귀한다는 뜻에서 '회귀(Regression)' 라는 이름이 붙었습니다. 통계 분석 #1 : 가설 설정, 표본 추출, 확률 분포, 검정 통계량통계 분석 #2 : 빅데이터 분석 및 활용 (데이터 저장, 처리, 분석, 시각화)통계 분석 #3 : 상관분석 정의, 상관계수 해석 기준 with R 회귀분석에는 두가지 형태의 변수가 있는데, 독립변수와 종속변수 입니다. 독립변수는 설정값이며, 종속변수는 반응 값과 결과 값으로 나누어집니다. 반은 값은 최적화 문제에 제.. 2020. 3. 19.