안녕하세요 논문의 통계가 이해 안되서 검색하다가 여기까지 왔습니다.. 기초통계학을 인강으로 듣고 있지만 진도가 한참 남았고 당장 눈앞의 논문은 어떻게 해석해야하나 고민하던 중에.. 단비같은 강의 감사합니다. 아직 해결 안된 부분도 있지만 많은 것이 정리되었습니다. 처음부터 다 보고 마지막 영상에서 댓글을 남깁니다!! 다른 통계 설명 영상도 기다리겠습니다. 감사합니다^^!
이런.. 정말 감사드립니다. 여러가지 진짜 공감되는 말이네요. 그 답답한 심정 이해됩니다. 전공공부하기도 바쁜데 기초 통계 다 듣는건 너무 부담스럽고.. 그렇다고 지도교수님들이 이런거까지 챙겨주는 건 아니고.. 이런 고민하다보면 괜히 GOD 길 들으면서 진로 고민 하다가 눈물이 납니다. 공부에 왕도가 없다지만 효율적이고 정상적인 방법은 있다고 생각합니다. 최대한 효율적이고 제 기준에서 정상적인 방식으로 정보를 드리겠습니다.
회귀분석이 원인분석이라기 보다는 (다른 방법을 통해서) 원인으로 밝혀진 독립변수와 종속변수의 영향력을 보는 게 맞는 것 같습니다. 저도 처음에 회귀분석이 원인분석이다라고 외우고 있었는데요. 아시다시피 무작위로 관련있어 보이는 변수 (가령, 아이스크림과 범죄증가 관계)도 상관관계가 있고 회귀식으로 도출이 가능합니다. 그러나 범죄는 기온이 높아서 생기는 거지 아이스크림이 원인은 아니였지요. 원인을 알아보는 방법으로는 연역적이 있고, 귀납적으로는 아노바가 있는 것 같습니다. 두 변수의 산점도를 작성 후 -> 적정 상관계수가 나오면 -> 아노바 를 통해서 평균 검정을 하여 이 때, 원인을 판단하는 것 같습니다. 아노바 후 추가로 실시하는 회귀는 두 변수간 영향력 정도를 수치로 뽑는 것 같습니다.
좋은 영상 정말 감사합니다. 영상을 본 후 궁금한 게 몇 가지 생겼습니다. 1. 평균으로의 회귀라는 현상이 '기댓값으로의 회귀'와 같은 건가요? (기댓값으로의 회귀라는 말이 있는지 모르겠습니다) 그러니까 사람들은 성공 확률이 10%일 때 9번 실패하면 1번은 성공할 것이라 생각하는데(독립시행이라고 가정), 이것도 평균으로의 회귀에 기인한 추측이라고 볼 수 있을까요? 기댓값으로의 회귀라는 것도 있는지 궁금합니다. 2. 또 중심극한정리와 평균으로의 회귀가 비슷한 개념인지도 궁금해요. (1번의 질문과 비슷한 내용의 질문인 것 같습니다) 3. 회귀분석이 인과관계를 밝히는 것이 아니라면, 왜 하는 건지도 궁금합니다. 데이터의 생김새를 보기 위한 것인가요? 키-몸무게 그래프를 그리고 회귀분석을 해서 기울기가 양수인 직선 그래프가 나오면 '키가 클수록 몸무게가 많이 나가는구나'라는 게 직관적으로 이해되는데 실제 통계적인 분석에선 이 외에도 영상에서 언급된 3가지가 증명되어야 인과관계가 있다고 할 수 있는 건가요? 선형회귀는 '종속변수와 독립변수와의 관계'를 표현하기 위해 있는 걸로 알고 있는데,
1. 아닙니다. 2. 아닙니다. 3. 맞습니다 4. 맞습니다 기초부터 닦는다 -> 새차를 산다. - 고장 안남 - 복잡할거 없음 - 타면서 불안한 거 없음 - 근데 내맘에 드는 거 사려면 개같이 비쌈 일단 몰라도 데이터 돌린다 -> 중고차를 산다. - 일단 쌈 - 지금 내 수준으로 살 수 없는 차 구입 가능 - ㅈ 될수 잇음 - 타는 내내 불안함 이런 느낌입니다 현재 상황을 잘 판단하셔서 중고차를 사시거나 새차를 사시면 됩니다
![[논문통계] 통계분석의 일원분산분석 및 해석은 어떻게 해야하나? /일원분산분석/One-way/논문통계강의](http://i.ytimg.com/vi/jG8St715K1Q/mqdefault.jpg)
ruclips.net/video/L5Rpq7E-SHM/видео.html
이게 낫습니다
아주 유익합니다.
회귀분석 새롭게 알았습니다.
고맙습니다~
도움이 되셨다니 기쁩니다:)
헤매다 오게 됐습니다. 감사합니다ㅠ
와. 감사합니다
안녕하세요 논문의 통계가 이해 안되서 검색하다가 여기까지 왔습니다.. 기초통계학을 인강으로 듣고 있지만 진도가 한참 남았고 당장 눈앞의 논문은 어떻게 해석해야하나 고민하던 중에.. 단비같은 강의 감사합니다. 아직 해결 안된 부분도 있지만 많은 것이 정리되었습니다. 처음부터 다 보고 마지막 영상에서 댓글을 남깁니다!! 다른 통계 설명 영상도 기다리겠습니다. 감사합니다^^!
이런.. 정말 감사드립니다.
여러가지 진짜 공감되는 말이네요. 그 답답한 심정 이해됩니다. 전공공부하기도 바쁜데 기초 통계 다 듣는건 너무 부담스럽고.. 그렇다고 지도교수님들이 이런거까지 챙겨주는 건 아니고.. 이런 고민하다보면 괜히 GOD 길 들으면서 진로 고민 하다가 눈물이 납니다.
공부에 왕도가 없다지만 효율적이고 정상적인 방법은 있다고 생각합니다. 최대한 효율적이고 제 기준에서 정상적인 방식으로 정보를 드리겠습니다.
회귀분석이 원인분석이라기 보다는 (다른 방법을 통해서) 원인으로 밝혀진 독립변수와 종속변수의 영향력을 보는 게 맞는 것 같습니다. 저도 처음에 회귀분석이 원인분석이다라고 외우고 있었는데요. 아시다시피 무작위로 관련있어 보이는 변수 (가령, 아이스크림과 범죄증가 관계)도 상관관계가 있고 회귀식으로 도출이 가능합니다. 그러나 범죄는 기온이 높아서 생기는 거지 아이스크림이 원인은 아니였지요. 원인을 알아보는 방법으로는 연역적이 있고, 귀납적으로는 아노바가 있는 것 같습니다.
두 변수의 산점도를 작성 후 -> 적정 상관계수가 나오면 -> 아노바 를 통해서 평균 검정을 하여 이 때, 원인을 판단하는 것 같습니다.
아노바 후 추가로 실시하는 회귀는 두 변수간 영향력 정도를 수치로 뽑는 것 같습니다.
나무위키보다가 왔습니다. 감사합니다.
기쁩니다. 도움이되셨길
저두요
좋은 영상 정말 감사합니다. 영상을 본 후 궁금한 게 몇 가지 생겼습니다.
1. 평균으로의 회귀라는 현상이 '기댓값으로의 회귀'와 같은 건가요? (기댓값으로의 회귀라는 말이 있는지 모르겠습니다)
그러니까 사람들은 성공 확률이 10%일 때 9번 실패하면 1번은 성공할 것이라 생각하는데(독립시행이라고 가정), 이것도 평균으로의 회귀에 기인한 추측이라고 볼 수 있을까요?
기댓값으로의 회귀라는 것도 있는지 궁금합니다.
2. 또 중심극한정리와 평균으로의 회귀가 비슷한 개념인지도 궁금해요. (1번의 질문과 비슷한 내용의 질문인 것 같습니다)
3. 회귀분석이 인과관계를 밝히는 것이 아니라면, 왜 하는 건지도 궁금합니다. 데이터의 생김새를 보기 위한 것인가요?
키-몸무게 그래프를 그리고 회귀분석을 해서 기울기가 양수인 직선 그래프가 나오면 '키가 클수록 몸무게가 많이 나가는구나'라는 게 직관적으로 이해되는데 실제 통계적인 분석에선 이 외에도 영상에서 언급된 3가지가 증명되어야 인과관계가 있다고 할 수 있는 건가요? 선형회귀는 '종속변수와 독립변수와의 관계'를 표현하기 위해 있는 걸로 알고 있는데,
1. 아닙니다. 2. 아닙니다. 3. 맞습니다 4. 맞습니다
기초부터 닦는다 -> 새차를 산다.
- 고장 안남
- 복잡할거 없음
- 타면서 불안한 거 없음
- 근데 내맘에 드는 거 사려면 개같이 비쌈
일단 몰라도 데이터 돌린다 -> 중고차를 산다.
- 일단 쌈
- 지금 내 수준으로 살 수 없는 차 구입 가능
- ㅈ 될수 잇음
- 타는 내내 불안함
이런 느낌입니다 현재 상황을 잘 판단하셔서 중고차를 사시거나 새차를 사시면 됩니다
@@asdf7722 타는 내내 불안함 ㅋㅋㅋㅋ 맞네요.. 답변 감사합니다!! ㅎㅎ
5:14 오프닝
오..오..오..나의 구세주시여...
교수님..기초데이터인 독립변수와 종속변수가 정규분포를 따른지 않는다면 회귀 분석은 의미가 없는건가요?
잔차만 정규분포 따르면 됩니다
근데 보통 독립 종속 분포가 ㅂㅅ이면 잔차도 ㅂㅅ같이 나와서 문제긴 한데 살짝 어긋난고 정도는 괜춘
그림에서는 그룹4 자녀키가 제일 작은데 그래프에서는 왜 그룹5 자녀키가 제일 작은거에용
아 저게 추세선이라 그래요 ! 점으로 찍엇음 그룹4 자녀키가 제일 작게 찍혓을거에요
안녕하세요 회귀분석이 인과관계분석이 아닌 이유의 참고문헌이 있을까요?
제가 조별과제로 이 내용을 말했더니 교수님 또한 회귀분석은 인과관계분석인걸로 알고있는데 이 내용이 들어간 문헌같은걸 제시하라고 하셨습니다!