회귀 모형에는 설명변수가 하나뿐인 단순 선형 회귀모형()과 설명변수가 두 개 이상인 다중 선형 회귀 모형()이 있다.
다음으로는 설명변수에 차수가 있는 다항 회귀모형(Polynomial Regression Model : )과 비선형 회귀모형(NonlinearRegression Model)이 있다. 비 선형 회귀모형의 예로는 다음과 같은 모형이 있다.
만들어 하나의 평면을 구해내는 것이다.
SVM의 분석 방법은 3가지가 있는데 첫 번째는 선으로 분류 가능할 때 사용하는 Linear SVM
이 있다. 선으로 분류하지 못할 경우에는 Nonlinear SVM을 분석 방법으로 한다. 마지막으로 사용하는 분석 방법은 Support Vector Regression 이다.
로지스틱 회귀분석
회귀분석의 한 유형으로 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)은 많이 사용되는 통계기법이다. 하나의 변수가 두 집단으로 나누어졌을 때 두 집단의 구분되는 특성을 파악하고자 할 때 사용되는 전통적인 분류모형이다. 분류모형은 새로운 자료가 특정한 집단에 속할 확률이 어
회귀분석
1) 회귀분석의 의의
회귀분석(regression analysis)은 독립변수가 종속변수에 미치는 영향력의 크기를 측정하여 독립변수의 일정한 값에 대응되는 종속변수의 값을 예측하기 위한 방법이다. 별은 의미에서의 회귀분석은 상관관계분석의 개념도 포함하고 있으나 일반적으로 회귀분석은 변수 간
regressive Integrated Moving-Average(ARIMA), 두 번째가 통계적 자료 분석에 가장 흔히 사용되는 다중회귀분석(multiple regression), 세 번째가 신경망 알고리즘이다.
ARIMA와 중회귀 분석에는 Box-Jenkins의 모형화 방법(모형식별, 모수추정, 모형진단, 예측)과 같은 과정을 거쳐 예측에 이용한다. 신경망 분석은 적합