[논문통계정보]회귀분석-Regression Analysis

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수정일	2012.03.13	등록일	2012.03.13
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소개글

[논문통계정보]회귀분석-Regression Analysis

본문내용

회귀분석(regression analysis)은 변수들 중 하나를 종속변수로 나머지를 독립변수로 하여 이들 변수들이 서로 인과관계를 가질 때 독립변수가 변화함에 따라 종속변수가 어떻게 변화하는가를 규명하는 통계기법이다. 이와 같이 회귀분석이 상관분석과 다른 점은 독립변수들의 종속변수에 대한 상대적인 중요도를 통한 예측이 가능하다는 점이다. 그리고, 회귀분석의 방향이 일방향(독립변수 → 종속변수)라면, 상관분석은 쌍방향(변수↔변수)라는 것이 가장 큰 차이점이라고 할 수가 있다.

   1. Homoscedasticity: 오차항은 모든 X값에 대하여 동일한 분산을 갖는다.
   2. Independence of Error: 오차항간에는 상관관계가 없어야 한다.
   3. Normality: 오차항의 평균은 0이며 분산은 인 정규분포를 이루어야 한다.
   4. Nomulticolinearity: 독립변수 상호간에는 상관관계가 없어야 한다.

1. 상관분석이 선형관계의 밀접한 정도만을 측정하는데 비해 회귀분석은 비선형관계 분석은 물론 독립변수가 종
    속변수에 미치는 영향에 대한 확인 및 검정을 할 수 있다.
2. 상관분석은 두 변수의 임의성을 전제로 하고 회귀분석은 독립변수의 임의성과 고정성을 전제로 할 수 있다.
3. 회귀분석은 독립변수에 대한 정보를 이용하여 종속변수가 갖게 될 값을 예측할 수 있지만, 상관분석에서는 이
    것이 불가능하다.

아래의 간단한 사항을 가정하여 단순회귀분석을 수행하는 예를 보도록 하자.

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