📊 회귀분석 (Regression Analysis) #2 – 회귀분석의 종류 총정리!

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회귀분석은 변수 간의 관계를 수학적으로 모델링하는 가장 기본적이면서도 강력한 통계 기법입니다.
이 글에서는 회귀분석의 다양한 종류를 기준별로 정리하고, 대표적인 분석 방법들을 소개합니다.

✅ 1. 독립변수의 개수에 따른 분류

단순 (simple) vs 다중 (multiple) - 독립변수(x)가 하나일 때와 두개 이상일 때

✔ 단순 회귀(Simple Regression)

• 독립변수(x): 1개
• 가장 기본적인 형태
• 예) 키가 몸무게에 미치는 영향

✔ 다중 회귀(Multiple Regression)

• 독립변수(x): 2개 이상
• 여러 요인이 종속변수에 영향을 미칠 때 사용
• 예) 키, 식습관, 운동량이 몸무게에 미치는 영향

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✅ 2. 종속변수의 개수에 따른 분류

일변량 (univariate) vs 다변량 (multivariate)- 종속변수(y)가 하나일 때와 두개 이상일 때

✔ 일변량 회귀(Univariate Regression)

• 종속변수(y): 1개
• 대부분의 일반 회귀분석이 이에 해당

✔ 다변량 회귀(Multivariate Regression)

• 종속변수(y): 2개 이상
• 여러 결과 변수를 동시에 예측할 때 사용
• 예) 혈압과 혈당 수치를 동시에 예측

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✅ 3. 회귀계수의 형태에 따른 분류

선형 (linear) vs 비선형 (non-linear)- 독립변수와 종속변수의 관계가 선형일 때와 비선형일 때

✔ 선형 회귀(Linear Regression)

• 변수 간 관계가 **직선(linear)**으로 표현
• 해석이 쉽고 계산이 간단함
• 예) 광고비가 매출에 미치는 영향

✔ 비선형 회귀(Non-Linear Regression)

• 변수 간 관계가 곡선(curve) 형태
• 예) 약물 농도와 체내 반응의 곡선형 관계

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✅ 4. 수식 형태에 따른 분류

다항회귀 (polynomial)- 독립변수가 다항식일 때

✔ 다항 회귀(Polynomial Regression)

• 독립변수가 다항식(제곱, 세제곱 등) 형태
• 비선형 데이터를 설명할 수 있음
• 예) 온도 변화에 따른 에너지 소비량 변화

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✅ 5. 종속변수의 특성에 따른 분류

로지스틱 (logistic)- 종속변수가 범주형 (categorical)인 경우

✔ 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

• **종속변수가 범주형(categorical)**인 경우
• 결과값이 Yes/No, 0/1, 성공/실패 등으로 나올 때
• 예) 환자가 특정 질병에 걸릴 확률

✔ 코스 회귀(Cox Proportional Hazard Regression)

• 생존분석에 사용
• 어떤 사건(예: 사망, 질병)의 발생 시점에 영향을 주는 요인을 분석
• 예) 항암 치료군의 생존 기간 비교

🎯 대표 회귀분석 예시 정리

회귀분석 종류설명예시

단순 선형 회귀	독립변수 1개, 선형 관계	만족도 → 재구매
다중 선형 회귀	독립변수 여러 개	만족도 + 서비스품질 → 재구매
로지스틱 회귀	종속변수: 범주형	고객 이탈 여부 (Yes/No)
다항 회귀	비선형 관계, 곡선형 모델	온도 ↔ 에너지 소비
Cox 회귀	생존분석 전용	치료군 ↔ 생존율 예측

2022.08.10 - [Main/통계] - 📊 회귀분석 (Regression Analysis) #2 – 회귀분석의 종류와 활용 예시 완전 정리!

📊 회귀분석 (Regression Analysis) #2 – 회귀분석의 종류와 활용 예시 완전 정리!