회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 통계학에서 회귀 분석(Regression Analysis)을 수행할 때 나타나는 핵심 개념으로, 독립 변수(설명 변수)가 종속 변수(반응 변수)에 미치는 영향의 크기와 방향을 수치적으로 나타냅니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 널리 사용되며, 회귀 계수는 이러한 모델…

종속변수 개요 종속변수(Dependent Variable)는 통계·머신러닝 모델에서 예측하거나 설명하고자 하는 대상을 의미한다. 회귀분석(regression analysis)에서는 독립변수(설명변수, predictor)와의 관계를 통해 종속변수의 값을 추정한다. 종속변수는 연구 목적에 따라 연속형, 이산형, 범주형 등 다양한 형태를 가질 수 있으며, 모델 …

회귀 분석 회귀 분석(Regression Analysis)은 통계학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 특히 한 변수(종속 변수)가 다른 변수들(독립 변수 또는 설명 변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 수학적으로 표현함으로써 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 회귀 분석은 경제학, 사회과학, 의학, 공학, …

다중 클래스 분류 개요 다중 클래스 분류(Multiclass Classification)는 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 중요한 분석 기법 중 하나로, 주어진 입력 데이터를 세 개 이상의 서로 독립적인 클래스(카테고리)로 분류하는 작업을 말합니다. 이는 이진 분류(Binary Classification)의 일반화된 형태이며, 현실 세계의 다양한 문제 —…

Brant Test 개요 Brant Test(브란트 검)는 통계에서 다항 로지틱 회귀 모델(Multinomial Logistic Regression)의 비례 오즈 가정(Proportional Odds Assumption)을 검정하기 위한 통계적 방법이다. 이 검정은 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용할 때 독립 변수들이 종속 변수의 각 범주에 대해 동일한 영향…

순서형 로스틱 회귀 개요순서형 로지스 회귀(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 서형 범주(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(nominal) 범주형 변수를 예측하는 데 사용된다면, 순서형 로지스틱 회귀는 순서가 있는…