MINI's STAT.ION

앞선 선형회귀에선 연속형 수치y값에 대한 예측이 진행되었다면, 로지스틱 회귀의 예측값은 수치가 아닌 범주(Category)이다. ❕ 로지스틱 회귀는 이항분포를 따른다 ❕ 이 범주(Category)는 연령, 신장, 몸무게 처럼 연속형 수치로 나타내 수 있는 것이 아니라 성별, 국가, 인종과 같은 범주형 값이고, 이때 로지스틱 회귀는 0또는 1의 값만을 갖게 된다. 여기서 0과 1은 수치적 의미를 갖는다기 보다 오직 범주를 구분하기 위한 0(해당 없음), 1(해당 있음)을 뜻한다. 다시 말해 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 다르게 종속 변수(예측하고자 하는 값)가 Bernoulli Distribution = 이항 분포를 따르는 것이다. ❕ 로지스틱 회귀에서 로짓변환 ❕ 수치형 변수 또는 범주형 변수를 input..

❔ 회귀분석에서 '회귀'라는 말이 왜 들어가는 걸까 ❔ 먼저 회귀분석이 뭔지부터 짚고 넘어가자. 회귀분석의 예제와 기법에 익숙한 사람이라면 한 번도 의문을 가지지 않았을지도 모른다. 단순히 각자가 이해한 회귀분석의 의미를 이름과 연결시켰을 테니까 말이다. 하지만 이 '회귀'라는 단어가 들어가게끔 회귀분석을 설명해보자. 단어 그대로 리터럴리하게 ! 회귀라는 말은 돌아올 회, 돌아갈 귀 를 사용해 어딘가로 '되돌아간다'는 뜻이다. 회귀분석의 기원은 영국의 우생학자인 프랜시스 갤턴(Francis Galton)이 내세운 평균으로의 회귀(Regression toward the mean) 에서 왔다. 갤턴은 아버지의 키와 아들의 키 사이의 관계를 조사한 결과, 키가 큰 아버지를 둔 아들은 아버지보단 키가 작고, 키..