다중회귀식의 분산- 회귀분석은 여러개의 독립변수를 통해 종속변수 y의 분산을 얼마나 설명하느냐의 문제- R-square값과 관계가 있음ysyblog.tistory.com/168?category=1185073 [회귀분석] 단순선형회귀분석(Linear Regression)(7) - R-squared (R^2)(결정계수) (SST/SSR/SSE/Adjusted R-squared)1. [회귀분석] 단순선형회귀분석(Linear Regression)(1) - 단순선형회귀분석과 가정 :ysyblog.tistory.com/157 2. [회귀분석] 단순선형회귀분석(Linear Regression)(2) - 선형회귀분석과 비용함수 :ysyblog.tistor..ysyblog.tistory.com 다중공선성이란 위와 같이 ..

다중공선성독립 변수X는 종속변수 Y하고만 상관 관계가 있어야 하며, 독립 변수 X들끼리 상관 관계가 있어서는 안된다.독립 변수간 상관 관계를 보이는 것을 다중공선성(Multicollinearity)이라고 한다.다중공선성이 있으면 부정확한 회귀 결과가 도출될 수 있다.다중공선성 확인 및 해결방법 포스팅ysyblog.tistory.com/171 [회귀분석] 다중회귀분석(2) - 다중공선성(다중공선성 검정 및 해결)1. [회귀분석] 단순선형회귀분석(Linear Regression)(1) - 단순선형회귀분석과 가정 :ysyblog.tistory.com/157 2. [회귀분석] 단순선형회귀분석(Linear Regression)(2) - 선형회귀분석과 비용함수 :ysyblog.tistor..ysyblog.tisto..

다중회귀모형이란설명변수(독립변수)가 2 개 이상인 회귀모형을 분석대상으로하는 것.다중회귀모형은 분석내용을 향상시킬 수 있다는 장점이 있음추가적인 독립변수를 도입함으로써 오차항의 값을 줄일 수 있으며단순회귀분석의 단점을 극복종속변수를 설명하는 독립변수가 두개일 때 단순회귀모형을 적용하면, 모형설정이 부정확할 뿐 아니라 종속변수에 대한 중요한 설명변수(독립변수)를 누락함으로써 계수 추정량에 대해 편의(bias)가 생길 수 있다. 따라서 다중회귀분석을 통해 편의현상(bias)을 제거할 수 있다. 다중회귀모형의 식다중회귀모형의 식은 다음과 같다.여러개의 다중회귀모형 식을 아래와 같이 행렬로도 나타낼 수 있다. 다중회귀모형의 가정1. 회귀모형은 모수에 대해 선형인 모형이다. => Yi = β0 + β1 X1i +..

[시계열분석] 시계열 데이터 전처리 방향 - 시간현실 반영, Scaling, 다중공선성 처리 :ysyblog.tistory.com/217 해당 포스팅은 위 포스팅에 이어 진행되는 실습입니다. 데이터 코딩은 아래 포스팅에 이어 진행됩니다. [시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(1) - 시계열 분해 (bike-sharing-demand dataset) :ysyblog.tistory.com/209 [시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(2) - 이동평균/지연값/증감폭/그룹화 (bike-sharing-demand dataset) :ysyblog.tistory.com/210 [시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(3) - 종속변수들과 독립변수들과의 관계를 파악하기 위한 시각..

이번 포스팅에서는 시계열 데이터를 어떻게 전처리 해야하는지를 알아보겠습니다. 시간현실 반영 - 미래의 시간패턴을 미리 반영하는건 비현실적, 이는 과적합(Overfitting)을 유발한다. - 이전 실습에서 R값(결정계수)이 1이 나왔던 것은 미래시간을 안다고 가정하고 feature-enginering을 끝내고 단순히 트레인/테스트 셋으로 나누었고 test셋에도 시간정보가 들어갔기 때문, 즉 test영역의 시간은 모른다고 하는게 맞는 것이다. 예측 정확성 향상 1) Train ↑ + Test ↑ 2) Train 조건수(Condition Number)가 증가하면 분석결과 과적합(Overfitting)이 발생할 가능성 증가 Variance Inflation Factor(VIF) 변수선택 VIF는 독립변수를 다..