회귀분석과 상관관계 분석 알아보기

회귀분석 : 변수 간 관계 탐색

회귀분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 분석하는 통계 기법입니다. 주로 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 조사하며, 이를 통해 변수 간의 관계를 설명하고 예측할 수 있습니다.

 

 

선형 회귀분석

선형 회귀분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 분석하는 기법입니다. 가장 기본적인 형태는 단순 선형 회귀로, 종속 변수와 독립 변수 간의 직선적인 관계를 분석합니다. 다중 선형 회귀는 둘 이상의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석합니다.

 

 

비선형 회귀분석

비선형 회귀분석은 선형 관계를 따르지 않는 데이터에 대해 적용됩니다. 이는 데이터가 직선 형태로 표현되지 않을 때 사용되며, 다항식 회귀, 로지스틱 회귀 등이 포함될 수 있습니다.

 

 

회귀분석의 활용

회귀분석은 예측, 인과 관계 파악, 변수의 중요도 평가 등 다양한 목적으로 활용됩니다. 경제학, 사회과학, 자연과학 등 다양한 분야에서 데이터 분석에 널리 사용됩니다.

 

 

상관관계 분석 : 변수 간 관련성 평가

상관관계 분석은 두 변수 간의 관련성을 평가하는 통계 기법입니다. 이는 두 변수가 함께 변하는 정도를 측정하여 관련성의 강도와 방향을 파악합니다.

 

 

피어슨 상관계수

피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 지표입니다. -1에서 1 사이의 값을 가지며, 0에 가까울수록 두 변수 간의 관련성이 약하고, 1 또는 -1에 가까울수록 강한 선형 관계를 나타냅니다.

 

 

스피어만 상관계수

스피어만 상관계수는 두 변수 간의 순위 관계를 비교하여 상관성을 측정합니다. 이는 변수 간의 비선형 관계를 파악하는 데 유용합니다.

 

 

상관관계 분석의 활용

상관관계 분석은 데이터 간의 관련성을 파악하고, 변수 간의 영향을 이해하는 데 사용됩니다. 이는 예측 모델 개발, 변수 선택, 데이터 탐색 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

 

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회귀분석과 상관관계 분석

 

 

결론

회귀분석과 상관관계 분석은 데이터 분석에서 중요한 도구로, 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 의사 결정에 활용할 수 있습니다.