회귀분석 (Regression Analysis) #2 회귀분석 종류
1. 독립변수의 개수
단순 (simple) vs 다중 (multiple)
- 독립변수(x)가 하나일 때와 두개 이상일 때
2. 종속변수의 개수
일변량 (univariate) vs 다변량 (multivariate)
- 종속변수(y)가 하나일 때와 두개 이상일 때
3. 회귀계수의 형태
선형 (linear) vs 비선형 (non-linear)
- 독립변수와 종속변수의 관계가 선형일 때와 비선형일 때
4. 종속변구와 독립변수의 관계에 따라
다항회귀 (polynomial)
- 독립변수가 다항식일 때
5. 종속변수의 종류
로지스틱 (logistic)
- 종속변수가 범주형 (categorical)인 경우
단순선형 회귀분석 (Simple Linear Regression)
: 독립변수와 종속변수로 구성되며, 선형 방식으로 서로 연관지어져 있다.
- 변수들이 서로 선형적으로 연결되어 있는 경우 (linear relationship)
- 예) 구매만족도가 재구매에 미치는 영향을 예측할 때
다중선형 회귀분석 (Multiple Linear Regression)
- 독립변수가 2개 이상일 때 (다변량 회귀분석)
- 독립변수는 연속성, 범주형 모두 가능
- 예) 구매만족도 + 직원친절도가 재구매에 미치는 영향
로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression)
- 종속변수가 범주형인 경우
- S 자형 곡선 (S-shaped curve)을 사용함
- Pass/Fail, True/False, 0/1
Cox 비례회귀분석 (Cox Proportional Regression)
- 생존분석의 한 종류
- 생존분석: 사망이나 질병 발생 등 관심 있는 사건이 발생하기까지 걸리는 시간을 분석하는 분석 방법
- 예) 연령, 치료군, 난소암 생존율 관계를 알아냄으로써 생존율에 영향을 미치는 인자가 어떤 것이 있는가 알아내는 방법
다항 회귀분석 (Polynomial Regression)
: to represent a non-linear relationship between dependent and independent variables.
a variant of the multiple linear regression model, except that the best fit line is curved rather than straight.
- 독립변수와 종속변수가 선형 관계가 아닌 경우 (비선형 회귀분석)
