# 등분산성 등분산성(等分散性, Homoscedasticity)은 통계학, 특히 회귀분석에서 매우 중요한 가정 중 하나로, 회귀 모형의 잔차(residuals)가 모든 독립변수 값에 대해 동일한 분산을 가진다는 성질을 의미합니다. 이 가정이 만족되지 않을 경우, 회귀 계수의 추정치는 여전히 불편(unbiased)할 수 있지만, 표준오차의 추정이 부정확해져...

# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...

# 결정계수 ## 개요 **결정계수**(決定係數, 영어: Coefficient of Determination)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수)가 종속변수(반응변수)의 변동을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 통계량이다. 일반적으로 **R²**(R-squared)로 표기되며, 그 값은 0에서 1 사이의 실수로 표현된다. 결정계수는 회귀 모형의 적합도(Go...

# 표준오차 ## 개요 **표준오차**(Standard Error, SE)는 통계학에서 표본 통계량(예: 표본평균)이 모집단의 진짜 모수(예: 모평균)를 얼마나 정확하게 추정하는지를 나타내는 지표입니다. 즉, 표준오차는 **표본 통계량의 변동성**을 측정하며, 반복적으로 표본을 추출했을 때 그 통계량이 어느 정도의 분포를 갖는지를 설명합니다. 표준오차...

# 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...

# 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, 공...

# 최소제곱법 ## 개요 **최소제곱법**(Least Squares Method)은 관측된 데이터와 모델의 예측값 사이의 차이, 즉 **잔차**(residual)의 제곱합을 최소화하여 모델의 파라미터를 추정하는 통계적 방법이다. 이 방법은 회귀 분석, 데이터 피팅, 예측 모델링 등 데이터과학의 핵심 분야에서 널리 사용되며, 특히 선형 회귀 모델의 추정에...

# 잔차 ## 개요 **잔차**(잔여, Residual)는 통계학 및 데이터과학, 특히 **시계열 분석**에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 잔차는 관측된 실제 값과 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 적합도와 성능을 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다. 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 잔차를 분석함으로써 모델...

검정 통계량 ## 개요 검정 통계량(test statistic)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설($H_0$)의 타당성을 평가하기 위해 계산되는 **수치적 지표**입니다. 이 통계량은 표본 데이터로부터 도출되며, 표본의 특성과 모집단에 대한 가정을 바탕으로 귀무가설 하에서의 기대값과의 차이를 정량화합니다. 검정 통계량의 크기와 분포를 통해 **p-값**을...

# 다중 선형 회귀 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)는 하나의 종속 변수(dependent variable)와 두 개 이상의 독립 변수(independent variables) 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 기법이다. 머신러닝과 통계학에서 널리 사용되며, 특히 수치 예측 문제(regression problems)에서 ...

# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수가 종속변(반응변수에 미치는 영향의 크기와 방을 나타내는 통계량이다. 회귀 계수는귀 모형의심 요소로, 데이터 기반으로 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 해석 방법, 추정 방식, ...

# 로그 변환 ## 개요 로그 변환(log transformation)은 데이터 과학 및 통계 분석에서 자주 사용되는 **비선형 데이터 변환 기법**으로, 주로 **비대칭적이고 오른쪽으로 치우친**(right-skewed) 연속형 변수의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들기 위해 활용된다. 특히 지수적 성장 패턴을 보이거나 값의 범위가 매우 넓은 데이터(예...

# 회귀 분석## 개요 회귀 분석**( Analysis)은 통계학에서 두 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법이다 주로 하나의종속 변수**(응 변수, dependent variable와 하나 이상의독립 변수**(설 변수, independent variable 사이의 인과 관계 또는 상관 관를 수학적으로 표현하여, 독립 변수의 변화가 ...

# 설명변수의 분산## 개요 회귀분석(Regression Analysis)은 종속변수(dependent variable)와 이상의 독립변수(independent variable) 간의 관계를 모델링하고 분석하는 통계적 기법이다. 이 과정에서 독립변수는 일반적으로 **설명변수**(explanatory variable) 또는 **예측변수**(predictor...

# 회귀모형 적합도 회귀모형 적도(Regression Model Fit)는 통계학에서 회귀분석을 구축한 모형이 관측된 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 평가하는 척도이다. 적합도 분석은 모형의 유용성과 신뢰성을 판단하는 데 핵심적인 역할을 하며, 모형이 데이터에 과적합(overfitting)되었는지, 또는 부적합(underfitting) 상태인지 진단하는 ...

# 오차항 오차항(Error Term)은 통계학과귀 분석에서 매우 중요한 개념, 모델이 설명하지 못하는 데이터의 변동성을 나타냅. 이는 관된 종속 변수의 값과 회귀 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 정확도를 평가하고 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 오차항은 일반적으로 잔차(Residual)와 혼동되기도 하지만, 통계 이론에서는 모집단...

# 계면 개질 ## 개요 **계면 개질Interfacial Modification)은 복합재료, 코팅, 접착, 생체재료 등 다양한 재료공학 분에서 두 상(相) 사이의 계면 특성을 조절하여 물질 간의 접착성, 전달 특성, 기계적 강도, 내구성 등을 향상시키는 핵심 기술이다. 이는 주로 서로 다른 물리·화학적 성질을 가진 재료가 접촉하는 경계면에서 발생하는...

# 최소 제곱법 ## 개요 최소 제곱법**(Least Squares Method)은 통계학과 데이터 분석에서 널리 사용되는 수학적 기법으로,측된 데이터와델의 예측값 사이의 오차를 최소화 방식으로 모델의 매개변수를 추정하는 방법이다. 특히 **회귀분석**(Regression Analysis)에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 설명하기 위한 직선(또는 곡...

# 선형 최소 제곱법 ## 개요 선형 최 제곱법(Linear Least Squares Method)은 통계학 수치해석에서 널리 사용되는귀분석 기법으로, 관측된 데이터와 모델의 예측값 사이의 **잔차 제곱합**(Sum of Squared Residuals)을 최소화하여 모의 파라미터를 추정하는 방법입니다. 이 방법은 선 회귀 모델의 추정에 가장 기본적이면...

# 블록 (Block) 블록체인 기술의 핵심 구성 요소 중 하나인 **블록**(Block)은 데이터의 무결성과 보안을 보장하는 단위입니다. 이 문서에서는 블록의 정의, 구조, 생성 과정, 역할 등을 상세히 설명합니다. --- ## 개요 블록체인은 여러 개의 **블록**(Block)이 체인 형태로 연결된 분산 원장 기술입니다. 각 블록은 특정 시간 동...