회귀분석이란?

• 회귀분석은 두 개 이상의 연속형 변수(수치)인 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 파악하는 분석을 말한다.

• 일반적으로 회귀분석을 통해 추론되는 회귀식의 형태는 다음과 같다.

  회귀 분석의 종류	형태
  단순 선형 회귀 분석	y = ax + b
  다중 선형 회귀 분석	y = ax1 + bx2 + cx3 + d

  (이때 y는 종속 변수, x, x1 등은 독립 변수)

• 회귀 분석은 회귀 모형의 모양에 따라 선형 회귀 분석과 비선형 회귀 분석으로, 독립 변수(x)의 개수에 따라 단순 회귀 분석과 다중 회귀 분석으로 구분한다.

단순 선형 회귀 분석

• 단순 선형 회귀 분석 독립 변수(x)가 변할 때, 종속 변수(y)값이 어떻게 변하는지를 가장 잘 설명해주는 직선을 찾아 그 직선이 x와 y의 관계를 얼마나 설명하고 있는지 분석하는 방법을 말한다.

• 결정 계수는 0 ~ 1값을 가지며 1에 가까울수록 회귀 모형이 실제 값을 잘 설명한다고 볼 수 있다. (위 예시에서는 결정계수가 0.937이므로 이 회귀 모형이 실제 데이터 93.7%를 설명할 수 있다라는 뜻이다.)
• F 값이 0.05 미만이면 이 회귀 모형이 유의미하다는 것을 뜻한다. (위 예시에서는 1.1E-14는 0.05보다 작으므로 이 회귀 모형이 유의미하다고 볼 수 있다.)
• y = ax + b에서 Y 절편은 b값을, X1값은 a(기울기)를 뜻한다. (위 예시에서의 회귀 모형식은 y = 56081x -4.E+07이다.)

다중 선형 회귀 분석

• 독립 변수가 (x1), (x2), (x3) … 등으로 2개 이상일 때 독립 변수들과 종속 변수 간의 관계를 파악하는 분석 방법이다.

• 결정계수와 F 값은 단순 선형 회귀 분석과 해석하는 방법이 같다.
• 마지막 테이블에서 P 값이 0.05 보다 작은 변수들이 종속 변수에 영향을 미칠 것으로 기대되는 변수들을 의미한다.