회귀분석(Regression Analysis), 회귀(回歸; Regression)

 

회귀분석(Regression Analysis)

·         전통적인 통계분석에서 많이 사용하는 예측 방법입니다.

·         하나 또는 그 이상의 변수들(독립변수)이 또 다른 변수(종속변수)에 미치는 영향(관계)를 수학적인 모형을 이용하여 설명하고 추론할 수 있는 통계 기법입니다. 즉,  일정한 패턴을 활용하여 무엇인가를 예측하는 분석기법입니다.

·         한 개의 종속 변수(dependent variable)와 설명 변수들(explanatory variable(s))과의 관계를 모델링합니다.

·         여러 가지 변수가 나타내는 선형관계를 모형화한 것입니다.

·         독립변수가 종속변수에 영향을 미치는지 확인하기 위해 실시하는 분석 방법입니다.

·         독립변수와 종속변수 사이에 인과관계가 존재할 때, 그 관계의 정도를 분석하고 통계적 유의성을 검증합니다.

·         목적 값(Target Value)의 연속성이 있습니다.

·         일반적으로 한 변량값의 변화와 다른 한 변량값의 변화가 갖는 수학적인 함수식을 파악함으로써 두 변량 사이의 상호관계를 추론하게 되는 방법을 말합니다. 즉, 예측 & 추정 시에 사용합니다.

·         상관분석은 두 변수 간의 1차원 관계를 방향성 없이 추정하는 것이라면, 회귀분석은 한 변수가 다른 변수에 1차원 혹은 2차원 이상의 영향을 주고 있다는 가정 아래 수행됩니다. 여기서 영향을 주는 변수는 독립변수(independent variable)라고 하며, 영향을 받는 변수는 종속변수(dependent variable)라고 합니다.

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·         변수 간의 관계를 조사하는 통계적 기법을 뜻합니다. 관계를 정의하기 위해 방정식 사용합니다. 독립변수와 종속변수간의 관계를 설명하는 회귀식의 회귀계수를 찾아내고 회귀식과 회귀계수가 유의한지를 살펴봅니다.