선형 회귀는 복잡한 용어처럼 들릴 수 있지만 기본적으로 두 변수 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 도움이 되는 편리한 도구입니다.
선형 회귀 분석이란 무엇인가요?
선형 회귀의 핵심은 그래프의 점 집합에 가장 잘 맞는 선을 찾는 것입니다. 이 선은 우리가 예측하는 데 도움이 됩니다. 차트에 점을 그리는 것을 상상해 보십시오. 우리는 추세를 파악하고 있습니다.
마법 방정식:
모든 선은 선형 함수(Y = mX + b)로 표시됩니다. 어디:
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Y: 우리가 예측하려는 것(체중 등)입니다.
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X: 예측을 위해 사용하는 것(키 등).
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m: 선의 기울기.
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b: 선의 시작점.
어떻게 작동하나요?
다음과 같이 생각해보세요. 많은 사람들의 키와 그에 따른 체중을 알고 있다면 선형 회귀는 해당 점을 통해 선을 그립니다. 이 선은 새로운 사람의 키만 알면 그 사람의 몸무게를 추측하는 데 도움이 됩니다.
실제 사례:
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아이스크림 판매량 및 온도: 더운 날(X), 아이스크림이 더 많이 팔림(Y)
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학습 시간 및 시험 점수: 학습 시간이 늘어나고(X), 시험 점수가 높아집니다(Y).
과정:
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데이터 수집: 키, 몸무게 등 공부 중인 내용에 대한 정보를 얻으세요.
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선 그리기: 선은 그래프의 점들을 연결합니다. 이는 반복적인 프로세스일 수도 있고 정확한 솔루션을 사용할 수도 있습니다.
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예측하기: 선을 사용하여 다른 것을 기반으로 한 가지를 예측합니다.
그것이 왜 중요합니까?
예측! 이는 기존 패턴을 기반으로 결과를 추측하는 데 도움이 됩니다.
이는 더욱 발전된 데이터 매직을 위한 기반입니다.
주의:
관계가 어느 정도 직선적일 때 가장 잘 작동합니다. 모든 것이 여기저기에 있으면 상황이 까다로울 수 있습니다.
