# 로지스틱 회귀 ## 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 기계학습에서 분류 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 회귀 분석 방법이다. 주로 이진(두 가지 클래스) 또는 다중(세 가지 이상의 클래스) 분류 작업에 적용되며, 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 확률적으로 모델링한다. 선형 회귀와 달리 로지스틱 회귀는 출...

# 회귀 방정식 ## 개요 회귀 방정식은 통계학에서 두 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 수학적 표현이다. 주로 독립변수(예: X)와 종속변수(예: Y) 사이의 상관관계를 분석하며, 이는 데이터의 패턴을 이해하고 미래 값을 추정하는 데 중요한 도구로 활용된다. 회귀분석은 다양한 분야에서 적용되며, 선형회귀, 로지스틱회귀, 다항회귀 ...

# 벡터 데이터 ## 개요 벡터 데이터는 지리정보시스템(GIS)에서 공간적 정보를 표현하는 주요 방법 중 하나로, 지표면의 물리적 또는 개념적인 요소를 **점(Point)**, **선(Line)**, **면(Polygon)** 형태로 모델링하여 저장합니다. 이 데이터 형식은 정밀한 위치 정보와 관련 속성을 결합해 다양한 분야에서 활용되며, 도시 계획,...

# 공간 데이터 ## 개요 공간 데이터는 지리적 위치와 관련된 정보를 담고 있는 데이터로, 지리정보시스템(GIS)의 핵심 요소이다. 이 데이터는 물리적인 세계를 디지털 형태로 표현하여 분석, 시각화, 의사결정 지원에 활용된다. 공간 데이터는 도시 계획, 환경 모니터링, 교통 관리, 재난 예방 등 다양한 분야에서 필수적이다. 본 문서에서는 공간 데이...

# 지리적 세분화 ## 개요 지리적 세분화(Geographic Segmentation)는 마케팅 전략에서 소비자를 특정 지역 또는 지리적 단위에 따라 분류하는 방법이다. 이 접근법은 다양한 지역 간의 경제, 문화, 인구 구조, 기후 등 지리적 요인을 고려하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 활용된다. 특히 글로벌 시장에서 지역별 차이를 반영한 제...

# 회귀 계수 ## 개요 회귀 계수는 통계학에서 변수 간 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 주로 선형 회귀 분석을 통해 독립변수와 종속변수 사이의 수량적 관계를 정량화합니다. 이 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 계산 방법, 해석 방식 및 실제 적용 사례에 대해 상세히 설명합니다. --- ## 정의 및 개념 ### 선형 회...