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문서 제목 일치
- ...데이터|이진 변수]]일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 [[확률]]을 설명하기 위한 회귀 모형으로, [[정규 분포]]의 [[누적분포함수]]를 이용한다. ...하지 않거나의 양자택일이 종속변수 값에 들어 있다. 확률은 반드시 [[폐구간]] [0, 1] 안에 있어야 하므로 직선 형태의 [[선형 회귀]]로는 설명변수의 어떤 사건이 발생할 확률에 대한 영향을 설명하는 데 적절하지 않다. ...4 KB (226 단어) - 2024년 5월 16일 (목) 08:52
문서 내용 일치
- '''프로빗'''(probit)은 표준 [[정규 분포]]의 [[분위수함수]]이다. [[로지스틱 회귀]]와 대응되는 [[프로빗 모형]]에 사용된다. * [[로지스틱 회귀]] ...755 바이트 (24 단어) - 2023년 4월 1일 (토) 05:59
- '''일반화 선형 모형'''(一般化線型模型, {{llang|en|general linear model}}) 또는 '''다변수 선형 모형'''(多變數線型模型,{{llang|en|multivariate linear regression}})은 통계적 모형이다. 선형 모형 상에서 하나 이상의 변수를 대상으로 일반화된 모형을 구축하는 것이다. 즉, [[선형 회귀]]의 일반화이다. ...1 KB (65 단어) - 2024년 12월 20일 (금) 12:20
- ...'''비선형 회귀'''는 관측 데이터가 모델 매개변수의 비선형 조합이고 하나 이상의 독립 변수에 의존하는 함수에 의해 모델링되는 [[회귀 분석]]의 한 형태이다. * [[일반화 선형 모형]] ...1 KB (47 단어) - 2024년 5월 20일 (월) 10:07
- ...데이터|이진 변수]]일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 [[확률]]을 설명하기 위한 회귀 모형으로, [[정규 분포]]의 [[누적분포함수]]를 이용한다. ...하지 않거나의 양자택일이 종속변수 값에 들어 있다. 확률은 반드시 [[폐구간]] [0, 1] 안에 있어야 하므로 직선 형태의 [[선형 회귀]]로는 설명변수의 어떤 사건이 발생할 확률에 대한 영향을 설명하는 데 적절하지 않다. ...4 KB (226 단어) - 2024년 5월 16일 (목) 08:52
- ...변수의 알려지지 않은 [[매끄러운 함수]]에 선형적으로 의존하고 이러한 매끄러운 함수에 대한 추론에 관심이 집중되는 [[일반화 선형 모형]]이다. ...다항식 또는 변수의 불이익이 없는 회귀 스플라인)을 갖는 함수이거나 비모수적 또는 반모수적으로 간단히 '매끄러운 함수'를 [[비모수 회귀|비모수적 수단]]으로 추정할 수 있다. 따라서 일반적인 GAM은 f1(x1)에 대해 지역 가중 평균과 같은 산점도 평활화 함수를 사용한 ...4 KB (294 단어) - 2024년 12월 20일 (금) 10:51
- ...erage) 모델의 일반화이다. 이 두 모델은 [[시계열]] 데이터를 더 잘 이해하거나 미래 지점을 예상(예측)하기에 적합하다. 자기 회귀 누적 이동 평균 모델은 데이터가 [[정상 과정|비정상성]]이 [[정상 과정|아닌]] 증거를 나타내는 경우에 적용되며, 초기 차분 단계( ARIMA의 AR 부분은 진화하는 관심 변수가 시차(즉, 이전) 값으로 [[선형 회귀|회귀]]됨을 나타낸다. MA 부분은 회귀 오류가 실제로 과거 여러 시간에 동시에 발생한 오류 항의 [[선형 결합|선형 조합]]임을 나타낸다. "I"( "누적"의 경우)는 데이터 ...6 KB (389 단어) - 2023년 2월 1일 (수) 07:13
- ...같은 추정모델과 데이터간의 불일치를 측정한다. 작은 RSS는 모델이 데이터에 꼭 맞는다는 것을 의미한다. 이는 매개변수 선택 및 [[모형 선택|모델 선택]]시 최적기준으로 사용된다. ...는 ''y''<sub>''i''</sub> 의 예측값이다( <math>\hat{y_i}</math> 라도도 함). 표준 선형 단순 [[회귀 분석|회귀모델]]에서는 <math>y_i = \alpha + \beta x_i+\varepsilon_i\,</math>, 여기서 <ma ...6 KB (463 단어) - 2024년 7월 25일 (목) 02:53
- == 분산분석 모형 == === 고정효과 모형 === ...6 KB (96 단어) - 2024년 7월 18일 (목) 11:48
- ...h> (y_i, x_{i1}, \ldots, x_{ip}), \, i = 1, \ldots, n </math>로 구성된 [[선형 회귀 모형]] <math> y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{i1} + \cdots + \beta_p x_{ip} + \vareps ...4 KB (404 단어) - 2022년 2월 14일 (월) 05:42
- ...되는 반복 관계)의 형태이다. MA (이동 평균) 모델과 함께 더 복잡한 확률론적 특성을 갖는 시계열의 보다 일반적인 ARMA(자기 회귀 이동 평균) 및 ARIMA([[자기회귀누적이동평균]]) 모형의 특수한 경우이자 핵심 구성요소이다. * Paul Bourke의 [http://paulbourke.net/miscellaneous/ar/ 자동 회귀 분석(AR)] ...6 KB (222 단어) - 2025년 1월 31일 (금) 11:43
- ...성이 있고, 그런 경우에는 더 복잡함에도 불구하고 덜 정확한 추론을 하게 된다. 반대로 편향값이 높은 모델의 경우 간단한(낮은 차수의 회귀 다항식) 경향이 있는데, 트레이닝 셋의 데이터를 모델에 충분히 포함하지 못해 분산값이 낮게 나올 수가 있다. * 편향(bias) 제곱 항은 모델을 간소화 하면서 하는 가정이 잘못됐을때(비선형인데 [[일반화 선형 모형|선형 모형]]을 세울때)나타나는 것으로, 편향값이 존재하면 <math>\hat{f}(x)</math>를 세울 때 사용한 가정에 오류가 존재한다는 ...18 KB (1,094 단어) - 2024년 9월 1일 (일) 04:15
- ...efficient |page=26}}</ref> [[다중 선형 회귀]]는 설명 변수가 두 개 이상인 경우를 의미하고, [[다변량 선형 회귀]]는 종속 변수가 두 개 이상인 경우를 의미한다.<ref>{{인용|title=Methods of Multivariate Analysis ...이것과 연관된 독립 변수 ''X''<sub>1</sub>, ..., ''X''<sub>''p''</sub>가 존재하는 경우에, 선형 회귀 분석을 사용해 ''X''<sub>j</sub>와 ''y''의 관계를 정량화할 수 있다. ''X''<sub>j</sub>는 y와 전혀 관 ...35 KB (1,741 단어) - 2024년 12월 21일 (토) 10:33
- '''순환 모형'''(또는 '''진동 모형''')은 [[물질 우주]]가 무한 또는 무한한 자립 순환을 따르는 여러 [[물리 우주론|우주론적 모형]] 중 하나이다. 예를 들어, 1930년 [[알베르트 아인슈타인]]이 간략하게 고려한 진동 우주 이론은 우주가 [[대폭발|빅뱅]]으로 == 스타인하트–튜록 모형 == ...13 KB (547 단어) - 2024년 10월 10일 (목) 02:27
- '''로지스틱 회귀'''({{llang|en|logistic regression}})는 영국의 통계학자인 [[데이비드 콕스 (통계학자)|D. R. Cox] ...이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 [[선형 회귀]] 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 [[선형 회귀]] 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문 ...41 KB (2,529 단어) - 2025년 1월 30일 (목) 15:17
- ...마르코프 모형'''({{llang|en|hidden Markov model}}, {{lang|en|HMM}})은 통계적 [[마르코프 모형]]의 하나로, 시스템이 은닉된 상태와 관찰가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어졌다고 보는 모델이다. 관찰 가능한 결과를 야기하는 직접적 ...ers, Vol. 19, No. 10, pp. 619-622, October 2012.</ref> 이중 마르코프 모형, 삼중 마르코프 모형 등으로 일반화되고 있다. ...77 KB (4,000 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 15:32
- {{참고|그래프 모형}} ...h(X)</math>에 의존하고, 또 이것은 확률변수 <math>\textstyle X</math>에 의존한다. 이 관점은 [[그래프 모형]]에 대해 이야기할 때 제일 흔하게 접할 수 있다. ...61 KB (2,389 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 11:46
- * [[최소 절대 편차]](最小絶對偏差, least absolute deviation)는 [[회귀 분석]](回歸分析, regression analysis)에 사용된다. * [[개념적 모형]] ...29 KB (491 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 08:24