# 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...

# 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...

# 외생 변수 ## 개요 외생 변수(外生變數, exogenous variable)는 통계학, 특히 회귀분석과 계경제학에서 중요한 개념 중 하나로, 모델 외부에서 결정되며 분석 대상인 모델 내부의 변수에 영향을 미치지만, 모델 내부의 다른 변수로부터 영향을 받지 않는 변수를 의미한다. 외생 변수는 주로 독립변수(independent variable)로 사...

# 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...