선형 회귀는 예측 모델링에 사용되는 통계 방법입니다. 하나의 종속변수와 하나 이상의 독립변수 사이의 관계의 강도를 결정하는 데 사용됩니다. 이는 상관 분석의 확장이며 두 개 이상의 변수 간의 관계를 설명하는 데 사용할 수 있습니다. 선형 회귀 모델은 선형 또는 다항 방정식을 기반으로 하며 컴퓨터를 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.
선형 회귀는 경제, 금융, 엔지니어링 등의 분야에서 광범위하게 사용됩니다. 자산 가격을 결정하고, 소비자 행동을 연구하고, 제품에 대한 수요를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. 공학에서는 온도 변화와 압력 변화 사이의 관계를 연구하고 특정 설계가 성공할지 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
선형 회귀 프로세스에는 주어진 데이터 포인트를 통해 가장 적합한 선을 맞추는 작업이 포함됩니다. 이 선을 회귀선이라고 하며 미래 데이터 포인트의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 선형 회귀는 모델이 작동하기 위해 유지 관리해야 하는 데이터에 대한 가정에 의존합니다. 특히 오류는 정규 분포를 따라야 하고, 관계는 선형이어야 하며 영향을 주는 점이 없어야 합니다.
선형 회귀는 변수 간의 관계가 선형일 때 미래 값을 예측하는 데 매우 유용한 도구입니다. 복잡한 데이터를 이해하기 위한 접근 가능하고 강력한 도구입니다. 또한 사용하기 쉽고 데이터에 대한 예측의 효율성 때문에 통계학자에게도 인기가 있습니다.
