예제를 통한 회귀분석 연습문제

*모델에 베타 0 이라는 매개 변수가 없습니다. 사용 사례에서 종속 변수가 0과 같을 때 절편 또는 상수 값을 갖는 것은 별로 의미가 없습니다. 이 특정 모델의 경우, 운전하지 않으면 가스 비용을 지출하지 않기 때문에 원산지를 통과하도록 강요하고 있습니다. 회귀 모델은 추론과 예측을 만드는 가장 일반적인 방법 중 하나이므로 매우 유용합니다. 이 섹션의 기본 및 응용 프로그램 연습의 경우 섹션 10.2 « 선형 상관 관계 계수 »에서 동일한 숫자로 연습에 대해 수행된 계산을 사용합니다. 회귀 방정식은 형식의 선형 방정식입니다: ŷ = b0 + b1x. 회귀 분석을 수행하려면 b0 및 b1에 대해 해결해야 합니다. 계산은 다음과 같습니다. 회귀 분석에 대한 모든 입력은 위의 세 테이블에서 제공됩니다. 구동된 총 마일과 가스에 대해 지불한 총 마일 간의 관계를 가장 잘 설명하는 모델 유형은 선형 회귀 모델입니다. 회귀 비트는 예측하려는 것이 숫자 값이므로 존재합니다. Minitab 통계 소프트웨어는 회귀 분석의 다른 유형의 번호를 제공합니다. 다음 게시물에서 설명하는 것처럼 올바른 유형을 선택하는 것은 데이터의 특성에 따라 다릅니다.

지금 회귀 분석을 배우고 있다면 이 자습서를 즐겨찾기에 추가할 수 있습니다. 회귀 분석을 사용할 때 X 값이 있는 경우 Y 값을 예측하려고 합니다. 다음은 샤퍼와 장에 의해 « 입문 통계 »를 위해 만든 텍스트맵을 동반하는 숙제 연습입니다. 더 나은 통계학자, 데이터 과학자 또는 기계 학습 엔지니어가 되고 싶다면 몇 가지 선형 회귀 예제를 거치는 것이 불가피합니다. 그들은 회귀 분석의 전체 주제 주위에 머리를 감싸는 데 도움이 될 것입니다. 다음에 직선으로 설명할 수 있는 여러 요인에 따라 수량을 추정해야 하는 상황에 처할 때 선형 회귀 모델을 사용할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 섹션 10.3의 끝에 있는 연습을 제외하고, 섹션 10.7을 통해 다음 각 섹션의 첫 번째 기본 연습은 여기에서 첫 번째 연습의 데이터를 사용하며, 두 번째 기본 연습은 여기에서 두 번째 연습의 데이터를 사용합니다. 및 응용 프로그램 연습에 대해서도 비슷하게 사용됩니다. 나중에 반복할 필요가 없도록 이 연습에서 수행된 계산을 저장합니다. 회귀 분석 자습서를 시작하기 전에 몇 가지 중요한 질문에 답해야 합니다.