선형 회귀 분석 - 의미, 활용, 그리고 주요 요소들

1. 선형 회귀 분석의 의미

 

 

• 선형 회귀 분석은 변수 간 관계를 파악하고 예측하는 통계적 방법론이다.
• 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 모델링하여 예측력을 향상시키는 데 사용된다.
• 주어진 데이터로부터 변수 간 패턴을 분석하여 향후 값을 예측하는 데 도움을 준다.
• 상관 분석에 비해 원인-결과 관계를 더 명확히 파악하는 데 효과적이다.

 

 

2. 선형 회귀 분석의 활용

 

 

• 회귀 분석은 마케팅 분야에서 판매 예측과 고객 행동 분석에 활발히 활용됩니다.
• 금융 분야에서는 주가 예측 및 자산 가격 분석을 위해 선형 회귀 분석이 자주 사용됩니다.
• 또한, 의학 분야에서는 환자 진단이나 치료 효과 예측을 위해 선형 회귀 분석이 유용하게 활용됩니다.
• 경제학 연구나 사회과학 조사에서도 선형 회귀 분석은 다양한 현상을 분석하는 데 도움이 됩니다.

 

 

3. 선형 회귀 분석의 주요 요소들

 

 

• 회귀 계수 (Regression Coefficients): 주어진 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 나타내는 수치
• 잔차 (Residuals): 실제 값과 모델 예측 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 정확도를 평가하는 데 사용
• 상관 관계 (Correlation): 변수 간의 선형 관계를 나타내는 지표로, 모델의 신뢰도와 예측력을 확인하는 데 중요
• 결정 계수 (Coefficient of Determination): 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 설명하는지 평가하는 지표
• 다중 공선성 (Multicollinearity): 독립 변수 간의 높은 상관 관계로 인해 모델의 해석이 어려워지는 현상