세 남자 TMI

선형 회귀 분석은 통계학에서 가장 기본적인 예측 모델 중 하나다. 주어진 데이터 집합에서 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 찾아내는 데 사용된다. 선형 회귀 모델의 기본 형태는 Y = aX + b다. 여기서 Y는 예측하고자 하는 종속 변수, X는 독립 변수, a는 X의 계수(기울기), b는 Y절편(상수항)이다. 통계와 추론의 관점에서 보면, 선형 회귀 분석은 데이터에 대한 이해를 돕고 미래 값을 예측하는데 유용하다. 모델의 신뢰성은 결정 계수(R-squared), F-통계량, t-통계량, p-값 등의 통계치를 통해 평가된다. 결정 계수는 회귀 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 측정한다. 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명하고 있다는 것을 의미한다. F-통계량은 전체 회귀..

선형 회귀 분석은 두 변수 간의 관계를 분석하는 통계 기법이다. 독립 변수 X와 종속 변수 Y 간에 선형적인 관계가 있다고 가정하고 이를 나타내는 직선의 방정식을 찾는다. 그 직선의 방정식은 Y = aX + b 형태로 표현되며, 여기서 a는 기울기, b는 Y절편이다. 선형 회귀 분석은 추정된 모델의 신뢰도를 측정하기 위해 여러 가지 방법을 사용한다. 가장 일반적인 것은 결정 계수(R-squared)이다. 이 값은 회귀 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 측정한다. 결정 계수는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명한다는 것을 의미한다. 또 다른 중요한 통계는 p-값이다. p-값은 귀무 가설(예를 들어, 회귀 계수가 0이라는 가설)이 얼마나 타당한지를 측정한다..

이전에 작성했던 '[엑셀함수] 엑셀로 선형 회귀식 구하기 LINEST() ' 글의 조회수가 꽤 나오는 것으로 보아, 엑셀로 선형 회귀를 해보는 사람들이 많다는 것을 알게 되었다. 그래서 유용한 함수를 몇 가지 더 적어보고자 한다. 제목에 이미 스포를 했지만, SLOPE(), INTERCEPT(), RSQ()가 삼총사가 그것들이다. 세 함수 모두 사용법이 같은데, 첫 번째 변수로 y값들을 입력하고, 두 번째 변수로 x값들을 입력한다. LINEST()와 같은 예제를 사용하면 다음과 같다. 다음 표의 데이터에서 기울기, Y-절편, R2를 구하고 싶다고 가정하자. X Y 1 2.006 2 4.028 3 6.300 4 8.297 5 10.152 6 12.348 7 14.557 8 16.043 사용법은 다음과 같다..

엑셀으로 선형회귀식을 얻으실때, 차트의 "추세선"을 활용하시나요? 이를 위한 엑셀 함수를 사용해보세요. 예제로 알아봅시다. 예제 데이터는 다음과 같습니다. X Y 1 2.006 2 4.028 3 6.300 4 8.297 5 10.152 6 12.348 7 14.557 8 16.043 1. 데이터 입력하기 2. linest 함수 사용 Y 값의 영역을 첫 항, X 값들의 영역을 두 번째 항으로 합니다. 세 번째 항은 Y절편을 0으로 가정하는지 아닌지를 선택하는 것입니다. TRUE면 0이 아닌 y-절편을 계산합니다. 네 번째 항은 그 외 파라미터를 계산할지에 대한 항입니다. 이대로 입력하고 Ctrl + Shift + Enter 키를 누릅니다 맨 왼쪽 위는 기울기, 맨 오른쪽 위는 Y-절편 등입니다. 아래 그림..