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여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 저번 포스팅에서는 다변량 자료의 관계를 파악하는 방법인 산점도와 상관분석에 대해 공부해보았습니다. 이번에는 수치변수들 간 인과관계를 설명하기 위한 대표적인 통계모형인 회귀모형을 알아보겠습니다. 다변량 자료에서 주요 관심사 다변량 자료에서 주요 관심사는 변수들 간의 관계입니다. 1. 산점도와 상관분석으로 분석 가능한 관심사 (1) 변수들 간 관계가 있는가? (2) 있다면 어떤 관계가 있는가? (3) 관계가 어느 정도 되는가? 위 세 개의 관심사는 산점도와 상관분석을 통해 직선관계를 파악하여 분석할 수 있습니다. 산점도와 상관분석은 직선관계만 파악할 수 있습니다. 2. 회귀모형으로 분석 가능한 관심사 (1) 관계를 식으로 표시할 ..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 수치변수들 간의 관계를 간단히 알아보는 방법을 알아보겠습니다. 회귀 분석을 공부하기 전에 다변량 자료가 무엇인지 복습을 해보도록 하겠습니다. 다변량 자료 - Multivariate Data 다변량 자료는 어떤 대상에 대해 여러 가지 변수들을 관측(측정)한 자료들의 집함을 의미합니다 예) 신체검사 자료에서 연령, 성별, 신장, 체중 시력, 혈액형 등등 자료의 형태를 보면 변수가 여러개 인것을 확인할 수 있습니다. 이를 다변량 자료라고 합니다. 변수가 하나면 일변량 자료 입니다. 각각의 관측값 간에는 관력성이 없습니다. 이는 독립적인 관측값을 의미합니다. 다음에 배울 회귀 분석에서는 독립적인 관측값을 가정합니다. 다변량 자료에서의..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 정리해보았습니다. 다변량 범주형 자료를 표나 그래프를 이용하여 정리하는 방법을 알아보겠습니다. 다변량 변수(형태)는 다음으로 분류할 수 있습니다. 이를 분석 목적에 따라 다양한 표나 그래프를 선정해야 합니다. 비교 : X에 따라 Y에 차이가 있는가? (1번과 2번, 비율, 빈도, 분산, 평균 등) 관계 : X와 Y가 관련이 있는가?, X가 Y에 영향을 주는가? (1번, 4번) 분류 : X에 따라 Y를 분류할 수 있는가?, X와 Y가 비슷한 것끼리 묶을 수 있는가? 이제부터 다변량 변수를 정리하는 표나 그래프에 대해 알아보겠습니다. 1. 분할표 - contingency table 앞에서 배운..