Regression   Analysis

.......... 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 수학적 모형 (통계모형) 을 가정하고, 관측된 자료로부터 이 모형을 추정하는 통계분석방법으로 주로 예측에 사용 된다 .............

'회귀분석이란 주어진 데이터를 가장 잘 나타낼 수 있는 수식을 찾아내는 방법' 이라고 정의된다 ....... 예를들어, 어떤 실험에 대한 데이터를 수집해 보니 다음과 같은 테이블이 얻어졌다고 가정해보자.

위의 도표를 보면 x 의 값이 -1, 0, 3, 1, -1, 1, 2, 4, 2,5 일때는 그에 해당하는 Y 값을 알 수가 있다. 그런데, 만약 X 가 3.5 일때의 값을 알고자 한다고 가정해보자. 어떻게 할 것인가? ........... 위의 데이터를 그래프에 점으로 표현하고 그에 가장 유사할 것 것은 수식의 일반식을 구해본다. ....  일단 이와 같이 데이터를 표현하고자 하는 수식이 결정되고나면, 그 수식에 대한 일반식을 적어본다. 1차식이 될 수도 있고, 2차, 3차 식도 될 수 있지만 그래프에 그려진 점에서 2차식을 선택한다면,  2차식 에 대한 일반형은 다음과 같이 나타낼 수 있다.  Y = aX² + bx + c   ............. 만약에 우리에게 주어진 데이터를 사용해서, 위의 일반식의 a,b,c 값만 알아내면, 그 데이터를 나타내는 식이 얻어지는 것이다. 이것이 바로 회귀분석이라는 것이다. ...........

term :

회귀분석 (Regression Analysis)    최소자승 (Least Square)   예측 (Prediciton)   불확실성 (Uncertainty)    통계 (Statistics)   시계열분석 (Time Series Analysis)    추론 (Reasoning)   칼만필터 (Kalman Filter)    날씨 (Meteorology)    경제 (Economy)

site :

Wikipedia : Regression analysis

회귀분석 Simulaton : 자바 애플릿

paper :

단순 회귀분석   회귀분석 추론 : 이해용. 이필용

신경망을 이용한 비모수 회귀분석에 관한 소고 (On Nonparametric Regression Method Using Neural Networks) : 황창하, 유지영, 대구효성가톨릭대 기초과학연구논집, 1997

유전자 알고리즘을 이용한 비모수 회귀분석 (Nonparametric Regression with Genetic Algorithm) : 김병도, 노상규, 경영정보학연구, 2001

퍼지확률회귀모형 (Fuzzy Random Regression Model) : 이호성, 오창혁, 한국데이터정보과학회, 1994

회귀분석을 위한 로버스트 신경망 : 김상민, 박희주, 황창하, 한국통계학회, 1997

AR (1) 모형에서 자기회귀계수의 다중검정을 위한 베이지안 방법 (Bayesian Method for the Multiple Test of an Autoregressive Parameter in Stationary AR (1) Model) : 김경숙, 손영숙, 한국통계학회 응용통계연구, 2003