"단계적 회귀분석"의 두 판 사이의 차이

2020년 10월 25일 (일) 18:28 기준 최신판

다중 회귀 분석에 사용할 변수를 선택하는 방법
회귀 분석에서 결과값에 유의(有意)한 영향을 미치는 독립 변수의 항을 결정하는 방법
하나의 반응변수(종속변수)를 설명할 수 있는 많은 설명변수(독립변수) 중에서 회귀모형에 사용할 변수를 축차적으로 하나씩 선택하거나 제거하여 가장 좋은 회귀모형을 선택하는 방법
통계적으로 중요한 항을 첨가해 가면서 분석을 수행하거나 통계적으로 의미 없는 항을 제거하며 분석을 수행한다.

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 ==개요==
-;stepwise regression
+;[[stepwise]] [[regression]]
+;[[段階的]] [[回歸分析]]
 ;단계적 회귀분석
-* 통계적인 회귀 분석에서 결과값에 유의(有意)한 영향을 미치는 독립 변수의 항을 결정하는 방법
+* 다중 회귀 분석에 사용할 변수를 선택하는 방법
+* 회귀 분석에서 결과값에 유의(有意)한 영향을 미치는 독립 변수의 항을 결정하는 방법
+* 하나의 반응변수(종속변수)를 설명할 수 있는 많은 설명변수(독립변수) 중에서 회귀모형에 사용할 변수를 축차적으로 하나씩 선택하거나 제거하여 가장 좋은 회귀모형을 선택하는 방법
+* 통계적으로 중요한 항을 첨가해 가면서 분석을 수행하거나 통계적으로 의미 없는 항을 제거하며 분석을 수행한다.
 [[File:Stepwise.jpg|500px]]
 ==주요 접근법==
-* forward selection
+* [[전진선택법]](forward selection)
-* backward elimination
+* [[후진제거법]](backward elimination)
-* bidirectional elimination
+* [[양방향제거법]](bidirectional elimination)
 ==같이 보기==
 {{z컬럼3|
+* [[단계적]]
 * [[회귀분석]]
+* [[특성 선택]]
 * [[모델 선택]]
 * [[오캄의 면도날]]
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 [[분류: 회귀분석]]
-[[분류: 2음절 한자어 명사]]
+[[분류: 段]][[분류: 階]][[분류: 的]][[분류: 回]][[분류: 歸]][[분류: 分]][[분류: 析]]