질문에 나타난 상황은 고유한 문자열 값(예: "T123X")을 가지는 독립 변수에 대해 빈도를 분석하고 싶은 경우로 보입니다. 이런 경우, 문자열 값이 직접적인 수치 데이터가 아니기 때문에 전통적인 회귀분석을 직접 적용하기 어려워 보입니다. 이를 해결하기 위한 접근 방법을 소개하겠습니다: 1. 더미 변수 변환 (One-Hot Encoding) 문자열 값을 대표하는 범주형 변수로 간주하고, 이를 더미 변수로 변환하는 방법입니다. 각 고유 문자열 값마다 하나의 더미 변수를 생성하고, 해당 문자열이 존재하면 1, 아니면 0의 값을 가지게 됩니다. 이렇게 변환된 더미 변수들을 회귀분석의 입력으로 사용할 수 있습니다. 예시: 독립변수 "T123X", "T124X", "T125X" 가 있다고 할 때, 각각을 독립 변수로 변환하여 회귀 모델에 포함시킵니다. 2. 빈도 분석 문자열 값의 빈도 자체를 분석의 대상으로 삼을 수 있습니다. 즉, 각 고유 문자열이 데이터 세트에서 나타나는 빈도수를 계산하고, 이 빈도수를 종속 변수 또는 다른 독립 변수와의 관계를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 예시: "T123X"가 100번, "T124X"가 150번, "T125X"가 200번 등장한다면, 이 빈도수를 기반으로 다른 변수와의 관계를 분석합니다.
안녕하세요 캐나다에서 business analytics 숙제하다 시청하게 되었어요.많은 도움됩니다 😊 퇴사율과 변수들의 관계를 살펴보고 있는데 나이나 근무부서, 집과의 거리 대 부분 관계가 미미합니다. 이럴 경우 그래도 그대로 보고서를 작성해도 될까요 아니면 관계가 높은걸 찾아내야할까요?
회귀의 한자어는 "回歸"입니다. "회"는 되돌아가다 또는 돌아오다를 의미하고, "귀"는 기다릴을 나타냅니다. 종합하면 "돌아가서 기다리다" 라고 해석할 수 있습니다. 이 용어는 초기에는 자녀의 특성이 부모의 특성으로 돌아간다는 관찰에서 파생되었는데, 현재는 통계학에서 두 변수 간의 관계를 나타내는 분석 방법을 지칭하는 용어로 널리 사용되고 있습니다.
회귀분석의 p-값은 다음과 같은 역할을 합니다: 가설 검정(Hypothesis Testing): 회귀분석에서 p-값은 주로 가설 검정에 사용됩니다. 일반적으로 두 가지 가설이 설정됩니다: 귀무 가설(Null Hypothesis, H0): 모델의 회귀 계수(모수)들은 0이며, 독립 변수들과 종속 변수 간에 아무런 관계가 없다. 대립 가설(Alternative Hypothesis, H1): 모델의 회귀 계수들은 0이 아니며, 독립 변수들과 종속 변수 간에 유의미한 관계가 있다. 회귀 계수의 유의성 평가: p-값은 각 독립 변수의 회귀 계수가 유의미한지 여부를 판단하는 데 사용됩니다. 일반적으로 p-값이 작을수록 (예를 들어, 0.05보다 작으면) 해당 독립 변수의 회귀 계수가 유의미하다고 판단됩니다. 모델 유의성 평가: 회귀 모델 전체의 유의성을 판단하기 위해 F-통계량(F-statistic)과 함께 사용됩니다. F-통계량은 모든 독립 변수의 회귀 계수가 동시에 0인지 여부를 검정합니다. 모델 선택: p-값은 변수 선택(variable selection)에도 사용됩니다. 작은 p-값을 가진 변수들은 종속 변수에 더 큰 영향을 미치는 것으로 간주되어 모델에 포함될 가능성이 높습니다. 반대로, 높은 p-값을 가진 변수들은 모델에서 제외될 수 있습니다. 오류 제어: p-값을 사용하여 모델의 예측 성능을 향상시키고 오류를 제어하는 데 도움이 됩니다. 유의수준(alpha)을 설정하여 p-값과 비교함으로써 통계적 유의성을 제어할 수 있습니다. 요약하면, p-값은 회귀분석에서 가설 검정, 변수 선택, 모델 평가, 오류 제어 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 합니다. 작은 p-값은 해당 변수 또는 모델이 유의미하다는 것을 나타내며, 이를 통해 통계적으로 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
@@edu.purchasing 제가 잘 이해를 못했는데.. p값이 y절편도 있고 x변수에 입력한 값도 있는데 둘 다 0.05보다 작아야 통계적 유의미성을 갖나요 아니면 y절편의 p값이 0.05를 넘더라도 x변수 입력 값의 p값이 0.05보다 작으면 통계적 유의미성을 갖나요?
![엑셀 데이터분석 #03-1 / 다중회귀분석 [엑셀]](http://i.ytimg.com/vi/8qx5x-4h13U/mqdefault.jpg)
안녕하세요, 저는 병원에서 근무하는 임상병리사입니다. 정도관리에 회귀분석 그래프 작성하기 힘들어 들어왔는데. 책보다 명확한 설명감사합니다.완전히 이해가 되었습니다.
도움이 되셨다니 정말 다행입니다~ 병원에서 특히 정말 중요한 역할을 하시는 분이라고 생각합니다. 의사의 판단에 영향을 많이 주시는 분이시죠. 분석을 많이 하시느라 이러한 도구가 필요할 것이라고 보여지네요
제가 본 회귀분석 영상중 no.1입니다..
과찬의 말씀 감사합니다 ~!
혹시..여러 독립변수들간에도 상관관계가 있다면 회귀분석으로 만들긴 어렵나요?
@@열레기 독립변수가 여러개인 경우도 화귀분석을 할 수가 있습니다. 다중회귀분석이라고 유투브에 검색하시면 예제를 찾을 수 있습니다
복받으실 것입니다!
@@LibertyMarketTruth 감사합니다!~^^
안녕하세요 회귀분석 때문에 찾다가 여기까지 왔어요 !! ~
예 도움이 되시길 바랍니다 ~
안녕하세요! 너무 유용한 영상 잘 봤습니다! 설명 듣고 따라해봤는데 선에서의 R제곱값과 회귀분석출력에서의 결정계수값이 달라서요ㅠㅠ… 같아야 하는 것 아닌가요?
@@Omg-np7jt 안녕하세요 네 맞습니다..R 제곱과 결정계수는 같은 개념이고 둘은 동일한 값입니다. 결정계수라는 용어는 일반적인 용어구요. R 제곱은 그 값을 나타내는 수학적 기호입니다
@ 다시 해봤더니 같게 나왔어용. 쉽게 잘 알려주셔서 감사합니다!!!!!!
@@Omg-np7jt 예 잘되었네요~
X 독립변수값들이 고유한 문자열인데(ex : T123X) 빈도에 대해 회귀분석하기위한 경우에는 어떻게 하면 될까요?
질문에 나타난 상황은 고유한 문자열 값(예: "T123X")을 가지는 독립 변수에 대해 빈도를 분석하고 싶은 경우로 보입니다. 이런 경우, 문자열 값이 직접적인 수치 데이터가 아니기 때문에 전통적인 회귀분석을 직접 적용하기 어려워 보입니다. 이를 해결하기 위한 접근 방법을 소개하겠습니다:
1. 더미 변수 변환 (One-Hot Encoding)
문자열 값을 대표하는 범주형 변수로 간주하고, 이를 더미 변수로 변환하는 방법입니다. 각 고유 문자열 값마다 하나의 더미 변수를 생성하고, 해당 문자열이 존재하면 1, 아니면 0의 값을 가지게 됩니다. 이렇게 변환된 더미 변수들을 회귀분석의 입력으로 사용할 수 있습니다.
예시: 독립변수 "T123X", "T124X", "T125X" 가 있다고 할 때, 각각을 독립 변수로 변환하여 회귀 모델에 포함시킵니다.
2. 빈도 분석
문자열 값의 빈도 자체를 분석의 대상으로 삼을 수 있습니다. 즉, 각 고유 문자열이 데이터 세트에서 나타나는 빈도수를 계산하고, 이 빈도수를 종속 변수 또는 다른 독립 변수와의 관계를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
예시: "T123X"가 100번, "T124X"가 150번, "T125X"가 200번 등장한다면, 이 빈도수를 기반으로 다른 변수와의 관계를 분석합니다.
많은 도움이 되었습니다! 감사해요!
도움이 되셨다니 기쁩니다~!
안녕하세요 캐나다에서 business analytics 숙제하다 시청하게 되었어요.많은 도움됩니다 😊
퇴사율과 변수들의 관계를 살펴보고 있는데 나이나 근무부서, 집과의 거리 대 부분 관계가 미미합니다. 이럴 경우 그래도 그대로 보고서를 작성해도 될까요 아니면 관계가 높은걸 찾아내야할까요?
안녕하세요.. 제일 이상적인 분석은 상관 분석을 했을때 그 영향이 현저히 낮은 경우, 해당 독립변수를 1,2개 제거하고 다시 상관분석을 합니다. 아니면 독립변수를 다시 찾아내야 하는데 그것이 연구자가 해야할 일이긴 합니다 .
@@edu.purchasing 그렇군요 그것이 연구자의 일이다. 멋진 말입니다. 좀더 찾아보겠습니다. 감사합니다 ^^
@@earlymorning9 완벽한 답변은 아니었지만 다시 문의하실 일이 있으면 언제든 환영합니다 ^^
궁금한게 있는데요 회귀분석의 회귀는 무슨 의미일까요?
회귀의 한자어는 "回歸"입니다. "회"는 되돌아가다 또는 돌아오다를 의미하고, "귀"는 기다릴을 나타냅니다. 종합하면 "돌아가서 기다리다" 라고 해석할 수 있습니다. 이 용어는 초기에는 자녀의 특성이 부모의 특성으로 돌아간다는 관찰에서 파생되었는데, 현재는 통계학에서 두 변수 간의 관계를 나타내는 분석 방법을 지칭하는 용어로 널리 사용되고 있습니다.
안녕하세요 동영상잘보았습니다 궁금한것이있는데요 요약출력이 나왔는데 저장후 다시들어가면 데이터분석 회귀분석이 안뜨고 다른게떠서 다시 회귀분석누르고 셀다시 지정 해서 다시해야하나요?
예 시청감사드립니다. 요약출력이 나오고 저장을 하셨는데 데이터분석 회귀분석이 안뜨는 경우가 가끔 있는데 일반적인 현상은 아닙니다. 오류가 있는 것 같은데요. 컴퓨터 재부팅 후 사용하시면 어떨까요
종속변수 구매금액(개)는 환율에 따라 구매 개수를 뜻하는 건가요??
귀하가 문의하신 내용인 종속변수는 환율에 따라 한 개당 구매금액이 어떻게 변화하는지 예측하는 방법을 다루어 보았습니다. 구매 개수는 아니었습니다.
@@edu.purchasing 구매 금액이 200이라는 것은 200만 원이라는 건가요?? 무엇을 구매한다는 뜻인가요..?
@@hinataa7980 네 구매금액이 200 이라는 것은 200원 또는 200만원이 될 수도 있구요 구매 대상은 영상에 보시면 볼트라고 영어로 되어 있습니다.
구독하고 갑니다
감사합니다 ~^^
종속변수는 하나인가요
일반적으로 종속변수는 한 개이며, 독립변수는 여러개 입니다
데이터? 설치하는 영상은 어떤건가요?..
예, 설치하는 방법은 간단한데요. 번거로우시겠지만 저의 영상 중 '이동평균법'이라고 검색하시면 영상 초반에 설치방법을 녹화했습니다
p값이 둘중 하나만 0.05보다 크면 어떻게 결론을 내야 하나요?
그런 상황이라면 독립변수가 적합하지 않아서 발생할 수 있습니다. 다른 독립변수를 찾거나 또는 제거하여 다시 분석을 하는 것을 권장드립니다
P값을 볼때 독립변수만 보면 되나요?
회귀분석의 p-값은 다음과 같은 역할을 합니다:
가설 검정(Hypothesis Testing): 회귀분석에서 p-값은 주로 가설 검정에 사용됩니다. 일반적으로 두 가지 가설이 설정됩니다:
귀무 가설(Null Hypothesis, H0): 모델의 회귀 계수(모수)들은 0이며, 독립 변수들과 종속 변수 간에 아무런 관계가 없다.
대립 가설(Alternative Hypothesis, H1): 모델의 회귀 계수들은 0이 아니며, 독립 변수들과 종속 변수 간에 유의미한 관계가 있다.
회귀 계수의 유의성 평가: p-값은 각 독립 변수의 회귀 계수가 유의미한지 여부를 판단하는 데 사용됩니다. 일반적으로 p-값이 작을수록 (예를 들어, 0.05보다 작으면) 해당 독립 변수의 회귀 계수가 유의미하다고 판단됩니다.
모델 유의성 평가: 회귀 모델 전체의 유의성을 판단하기 위해 F-통계량(F-statistic)과 함께 사용됩니다. F-통계량은 모든 독립 변수의 회귀 계수가 동시에 0인지 여부를 검정합니다.
모델 선택: p-값은 변수 선택(variable selection)에도 사용됩니다. 작은 p-값을 가진 변수들은 종속 변수에 더 큰 영향을 미치는 것으로 간주되어 모델에 포함될 가능성이 높습니다. 반대로, 높은 p-값을 가진 변수들은 모델에서 제외될 수 있습니다.
오류 제어: p-값을 사용하여 모델의 예측 성능을 향상시키고 오류를 제어하는 데 도움이 됩니다. 유의수준(alpha)을 설정하여 p-값과 비교함으로써 통계적 유의성을 제어할 수 있습니다.
요약하면, p-값은 회귀분석에서 가설 검정, 변수 선택, 모델 평가, 오류 제어 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 합니다. 작은 p-값은 해당 변수 또는 모델이 유의미하다는 것을 나타내며, 이를 통해 통계적으로 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
@@edu.purchasing 제가 잘 이해를 못했는데.. p값이 y절편도 있고 x변수에 입력한 값도 있는데 둘 다 0.05보다 작아야 통계적 유의미성을 갖나요 아니면 y절편의 p값이 0.05를 넘더라도 x변수 입력 값의 p값이 0.05보다 작으면 통계적 유의미성을 갖나요?
@@nischoi4197 제가 문의하신 내용에 대해 이해한 바로는 x값이 y값에 영향을 끼치므로 x값이 0.05보다 작아야 유의하다고 볼 수 있습니다
데이터 분석은 어디에 있나요...?
컴퓨터에 안나오면 설치해야 합니다. 설치하는 방법은 간단한데요. 저의 영상 중 '이동평균법'이라고 검색하시면 영상 초반에 설치방법을 녹화했습니다