정의:

선형회귀는 두 변수 간의 관계를 선형 방정식을 통해 모델링하는 통계적 방법론입니다.

설명:

선형회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 분석하여 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 이 방법론은 데이터의 경향성을 파악하고 미래의 결과를 예측하는 데 유용합니다. 선형회귀는 주로 최소제곱법을 사용하여 데이터에 가장 적합한 직선을 찾습니다. 이 직선은 독립 변수의 변화에 따른 종속 변수의 평균적인 변화를 설명합니다. 선형회귀는 단순선형회귀와 다중선형회귀로 나뉘며, 단순선형회귀는 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를, 다중선형회귀는 여러 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 모델링합니다. 선형회귀의 결과는 회귀 계수로 표현되며, 이 계수는 독립 변수의 변화가 종속 변수에 미치는 영향을 나타냅니다. 선형회귀는 경제, 사회과학, 생물학 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 특히 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 기본적인 예측 기법으로 사용됩니다.

용례:

선형회귀는 주식 시장의 가격 변동 예측, 마케팅 캠페인의 효과 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

추진/개발 주체:

수학자와 통계학자들이 주로 연구하고 발전시켰습니다.

추진 시기:

19세기 초부터 발전하기 시작했습니다.

적용 분야:

경제학, 사회과학, 생물학, 데이터 과학 등 다양한 분야에 적용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 선형으로 모델링하며, 최소제곱법을 통해 회귀 계수를 추정합니다.

성과 및 영향:

데이터 분석과 예측 모델링의 기초를 제공하며, 다양한 산업에서 의사결정 도구로 활용됩니다.

관련 사례:

주택 가격 예측, 소비자 행동 분석, 질병 발생 예측 등 다양한 사례가 있습니다.

이칭(alias):

회귀분석

참고 정보:

선형회귀에 대한 자세한 정보는 통계학 교재나 머신러닝 관련 서적에서 찾을 수 있습니다.