생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 106. 회귀분석 - 예측값과 관측값 1. 예측값과 관측값 회귀분석에서 예측값이란 회귀분석 모델이 분석해서 예측한 값을 말합니다. 관측값은 실제 데이터에서 직접 수집하거나 측정한 값입니다. 그리고 예측값과 관측값의 차이를 잔차라고 한다. 이 잔차가 작을 수록 회귀분석 모델의 성능이 좋다고 말할 수 있다. 회귀분석의 목적은 예측값과 관측값의 차이를 최소화하는 모델을 만드는 것이다. 단순선형 회귀모형은 아래와 같습니다. $$Y_i = \beta_0 + \beta_1x_i + \epsilon_i$$$$ \epsilon_i \sim iid N(0,\sigma^2)$$ 위 모형을 그림으로 나타내면, 아래와 같습니다.   ① 은 최소제곱법을 이용하여 구한 직선입니다.② 는 ① 선상위의 값으로 예측값을..