2024-06-10

강대·2024년 6월 10일

안녕하세요 !!
다들 주말 잘 보내고 오셨나용
저는 월요병을 살짝 못 이겨서 오늘 쪼오끔 집중하기 어려웠네요 🥲

어찌됐든 오늘 중요하게 배운 회귀분석 파트 !!!!
한 번 알려드리겠습니다 😇

게임시간에 따른 전기세 추이

게임시간 전기세
2시간 500원
4시간 1130원
10시간 2740원

이렇게 보다시피 저희는 10시간까지의 데이터만 가지고 있어요
근데 게임을 30시간 돌리거나 100시간을 돌렸을 때
전기세는 어떻게 될지 궁금하다면 ?!?!!?

이렇게 해당되는 데이터가 없을 땐 이를 예측하기 위해서
회귀분석을 사용하게 됩니다

그래서 저희는 게임시간에 따른 전기세의 추이를 이와같은 형태로 있는데요
그래프 속 빨간색 선은 추세선이라고 종속변수를 예측할 수 있습니다 !

ex)
독립변수 : 게임시간
종속변수 : 전기세
= 게임시간 100시간과 추세선이 만나 검은색 점을 만들어
= 이를 종속변수(전기세) 예측 가능

📌📌 선형 회귀분석

📌 단순회귀분석 : 독립변수 1개, 종속변수 1개

독립변수 : 원인(이 되는 변수)
ex) 공부 시간 (시간)
종속변수 : 결과(가 되는 변수)
ex) 시험 성적 (점수)

→ 귀무가설 : 공부시간은 시험성적과 관련이 없을 것이다.
→ 대립가설 : 공부시간은 시험성적과 관련이 있을 것이다.

📌 다중회귀분석 : 독립변수 2개 이상, 종속변수 1개

독립변수 : 원인(이 되는 변수)
ex) 공부 시간, 수업 참석률, 사교육 시간 등
종속변수 : 결과(가 되는 변수)
ex) 시험 성적

→ 귀무가설 : 공부시간은 시험성적과 관련이 없을 것이다.
모든 독립 변수들(공부 시간, 수업 참석률, 사교육 시간)의 회귀 계수가 0이다.
즉, 어떠한 독립 변수도 종속 변수에 영향을 미치지 않는다.

→ 대립가설 : 적어도 한 개의 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미친다.
최소한 한 개의 독립 변수의 회귀 계수가 0이 아니다.

H0 = β1=β2=β3=β4= 0 (모든 독립변수의 회귀계수가 0)
H1 = 적어도 하나의 βi는 0이 아니다

📌📌 로지스틱 회귀분석

📌 이진 로지스틱 회귀 : 종속변수가 2개 중 하나의 값을 가지는 경우

ex) 공부시간에 따른 시험 합격여부
독립 변수 : 자격증 공부 시간
종속 변수 : 시험 합격 여부 (합격, 불합격 = 둘 중 하나)

📌 다중 로지스틱 회귀 : 종속변수가 순서가 없는 3개 이상일 경우

ex) 비행시간에 따른 여행국가
독립 변수 : 비행 시간 (시간)
종속 변수 : 여행 국가 (미국, 일본, 프랑스, 중국)

네 ... 어찌저찌 버텨본 월요일이었습니다,,,
어떻게든 버텨봤는데요 ..
내일은 그래도 오늘보단 낫겠죠 !!
오늘도 고생 많으셨습니다 😇🍀🍀

걍 달려