회귀 분석 (eBook, ePUB) - Sabry, Fouad
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회귀 분석이란 무엇입니까
통계 모델링에서 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 추정하기 위한 일련의 통계 프로세스입니다. 회귀 분석의 가장 일반적인 형태는 선형 회귀로, 특정 수학적 기준에 따라 데이터에 가장 근접하게 맞는 선을 찾는 것입니다. 예를 들어, 보통 최소 제곱법은 실제 데이터와 해당 선 사이의 제곱 차이의 합을 최소화하는 고유한 선을 계산합니다. 특정 수학적 이유로 이를 통해 연구자는 독립 변수가 주어진 값 세트를 취할 때 종속 변수의 조건부 기대치를 추정할 수 있습니다. 덜 일반적인 형태의 회귀는 약간 다른 절차를 사용하여 대체 위치 매개변수를 추정하거나 더 광범위한 비선형 모델 모음에서 조건부 기대치를 추정합니다.
당신이 얻을 수 있는 혜택
(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
1장: 회귀 분석
2장: 최소제곱
3장: 가우스-마르코프 정리
4장: 비선형 회귀
5장: 결정계수
6장: 도구변수 추정
7장: 생략변수 편향
8장: 일반 최소제곱
9장: 잔차 제곱합
10장: 단순 선형 회귀
11장: 일반화된 최소제곱
12장: 이분산성과…mehr

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Produktbeschreibung
회귀 분석이란 무엇입니까

통계 모델링에서 회귀 분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 추정하기 위한 일련의 통계 프로세스입니다. 회귀 분석의 가장 일반적인 형태는 선형 회귀로, 특정 수학적 기준에 따라 데이터에 가장 근접하게 맞는 선을 찾는 것입니다. 예를 들어, 보통 최소 제곱법은 실제 데이터와 해당 선 사이의 제곱 차이의 합을 최소화하는 고유한 선을 계산합니다. 특정 수학적 이유로 이를 통해 연구자는 독립 변수가 주어진 값 세트를 취할 때 종속 변수의 조건부 기대치를 추정할 수 있습니다. 덜 일반적인 형태의 회귀는 약간 다른 절차를 사용하여 대체 위치 매개변수를 추정하거나 더 광범위한 비선형 모델 모음에서 조건부 기대치를 추정합니다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 회귀 분석

2장: 최소제곱

3장: 가우스-마르코프 정리

4장: 비선형 회귀

5장: 결정계수

6장: 도구변수 추정

7장: 생략변수 편향

8장: 일반 최소제곱

9장: 잔차 제곱합

10장: 단순 선형 회귀

11장: 일반화된 최소제곱

12장: 이분산성과 일치하는 표준 오류

13장 분산팽창계수

14장: 비선형 최소제곱

15장: 주성분 회귀

16장: 적합성 부족 제곱합

17장: 레버리지(통계)

18장: 다항식 회귀

19장: 변수 내 오류 모델

20장: 선형 최소제곱

21장: 선형 회귀

(II) 회귀 분석에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.

(III) 여러 분야에서 회귀 분석을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 회귀 분석에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.