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선형 회귀 분석은 다음과 같이 종속 변수 간의 관계를 검사하기위한 통계적 방법입니다. 와이, 및 하나 이상의 독립 변수로서, 엑스. 종속 변수는 임의의 값을 가질 수 있거나 적어도 연속에 가까울 수 있도록 연속적이어야합니다. 독립 변수는 모든 유형이 될 수 있습니다. 선형 회귀 분석만으로는 인과 관계를 나타낼 수 없지만 종속 변수는 일반적으로 독립 변수의 영향을받습니다.
선형 회귀는 선형 관계로 제한됩니다
본질적으로 선형 회귀는 종속 변수와 독립 변수 사이의 선형 관계 만 봅니다. 즉, 그들 사이에 직선 관계가 있다고 가정합니다. 때때로 이것은 올바르지 않습니다. 예를 들어 소득과 연령 사이의 관계가 구부러집니다. 즉, 성인의 초기 부분에서 소득이 증가하고, 성인이되어 퇴직 한 후에 퇴직하는 경향이 있습니다. 관계의 그래픽 표현을보고 이것이 문제인지 알 수 있습니다.
선형 회귀는 종속 변수의 평균 만 봅니다
선형 회귀 분석은 종속 변수의 평균과 독립 변수의 관계를 살펴 봅니다. 예를 들어, 영아의 출생 체중과 연령과 같은 모성 특성 사이의 관계를 보면 선형 회귀는 다른 연령의 어머니에게서 태어난 아기의 평균 체중을 나타냅니다. 그러나 때로는 종속 변수의 극단을 살펴볼 필요가 있습니다. 예를 들어, 체중이 낮을 때 아기가 위험에 처할 수 있으므로이 예에서 극단을보고 싶을 것입니다.
평균이 단일 변수에 대한 완전한 설명이 아닌 것처럼 선형 회귀는 변수 간의 관계에 대한 완전한 설명이 아닙니다. 분위수 회귀를 사용하여이 문제를 해결할 수 있습니다.
선형 회귀는 특이 치에 민감합니다
특이 치는 놀라운 데이터입니다. 특이 치는 일 변량 (하나의 변수를 기반으로 함) 또는 다변량 일 수 있습니다. 나이와 소득을보고 있다면 일 변량 이상 치는 118 세인 사람이나 작년에 1 천 2 백만 달러를 벌었던 사람과 같은 것이 될 것입니다. 다변량 이상 치는 18 세의 사람으로 20 만 달러를 벌었습니다. 이 경우 나이와 소득이 모두 극단적이지는 않지만 18 세의 사람들은 그렇게 많은 돈을 벌지 않습니다.
특이 치는 회귀에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 통계 소프트웨어에서 영향 통계를 요청하여이 문제를 해결할 수 있습니다.
데이터는 독립적이어야합니다
선형 회귀 분석은 데이터가 독립적이라고 가정합니다. 즉, 한 과목의 점수 (예 : 사람)는 다른 과목의 점수와 관련이 없습니다. 이것은 항상, 그러나 항상 합리적인 것은 아닙니다. 의미가없는 두 가지 일반적인 경우는 공간과 시간의 클러스터링입니다.
우주에서의 클러스터링의 전형적인 예는 다양한 수업, 학년, 학교 및 학군의 학생들이있을 때 학생 시험 점수입니다. 같은 수업을 듣는 학생들은 여러면에서 비슷한 경향이 있습니다. 즉, 종종 같은 동네 출신이거나 같은 교사가 있습니다. 따라서 그들은 독립적이지 않습니다.
시간에 따른 클러스터링의 예는 동일한 주제를 여러 번 측정하는 모든 연구입니다. 예를 들어, 다이어트와 체중 연구에서 각 사람을 여러 번 측정 할 수 있습니다. 한 번에 한 사람의 무게가 다른 경우에 대한 무게와 관련되어 있기 때문에이 데이터는 독립적이지 않습니다. 이를 처리하는 한 가지 방법은 다중 레벨 모델을 사용하는 것입니다.