Generalized Linear Models
다양한 변수 간의 관계를 이해하는 통계 기법이에요. 이 모델은 종속 변수가 특정한 분포를 따를 때 적합을 제공해요. 여러 독립 변수를 동시에 고려하여 예측을 개선할 수 있어요.
Regression Analysis
회귀 분석
5개 레벨
데이터를 기반으로 변수 간의 관계를 이해하는 방법이에요. 이를 통해 예측 모델을 만들고, 불확실성을 관리할 수 있어요. 결과적으로 보다 신뢰할 수 있는 의사결정을 도와주는 역할을 해요.
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하위주제 (4)
Linear Regression
선형 회귀는 두 변수 간의 관계를 직선으로 모델링하는 기법이에요. 이를 통해 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 설명할 수 있어요. 결과적으로 예측과 추론에 유용한 도구로 사용돼요.
Logistic Regression
로지스틱 회귀는 이진 분류 문제를 해결하기 위한 통계적 방법이에요. 독립 변수의 선형 조합을 로지스틱 함수에 통과시켜 확률을 예측해요. 주로 성공과 실패와 같은 두 가지 결과를 모델링하는 데 사용돼요.
Multiple Regression
여러 독립 변수를 이용해 종속 변수의 변화를 설명하는 기법이에요. 변인 간의 관계를 파악하고 예측 모델을 구축하는 데 사용돼요. 회귀 계수를 통해 각 독립 변수의 영향력을 평가할 수 있어요.