데이터 분석을 향한 발자취 남기기

우리가 예측하고자 하는 값이 실수, 연속적인 값을 갖는 경우 선형회귀분석을 이용해 이를 설명하는 모델을 탐색한다. 하지만, 만약 우리가 예측하고자 하는 값이 "예/아니오", "10대/20대/30대"와 같이 분류 문제가 주어지면 어떻게 해야할까? 로지스틱 회귀분석은 이러한 분류 문제를 해결하기 위한 방법이다. 로지스틱 회귀분석을 사용하면 수학쪽지시험을 통과할 수 있을까? 에 대해 "90%의 확률로 통과한다"와 같이 답변할 수 있다.  오늘은 로지스틱 회귀분석을 이해하고 유도해보고자 한다. 0. 시그모이드 함수1. 로지스틱 회귀분석2. 최대우도법3. 경사하강법0. 시그모이드 함수$(-\infty, \infty)$ 사이 값을 예측하는 선형회귀분석과 달리 로지스틱 회귀분석은 $[0, 1]$ 사이 확률 값을 출력..

오늘은 단순선형회귀분석에서도 최소제곱법, 최우추정법을 이용한 회귀계수 추정 방법을 공부하고자 한다.이론적인 배경이 많은 부분이지만, 몇개의 핵심만 추려 정리한다. 회귀분석이란단순선형회귀분석최소제곱법최대우도법예제# 회귀분석이란어떤 현상이 변수들의 인과관계에 의해 나타날 때 이 관계를 수학적으로 설명하기 위해 사용되는 통계적 방법이다.예를 들어, 몸무게에 따라 키가 어떻게 변화하는지 알고싶다고 하자. 그림에서 알 수 있듯, 대체로 몸무게가 증가할수록 키가 증가함을 볼 수 있다.하지만, 몸무게에 따라 키가 얼만큼 증가하는지를 알 수 없으며, 36kg인 사람은 대체로 신장이 어떻게 되는지 알 수 없다.  이를 설명할 수 있는 것이 바로 회귀분석이다.  즉, 회귀분석을 이용하면1. 독립변수의 변화에 따른 종속변수..