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이번 포스트에서는 파이썬을 사용해서 기초적 선형 회귀 모델을 구현하는데 필요한 패키지들을 알아보겠습다. 선형 회귀의 매우 기초적 개념에 대해서는 다음 포스트에 정리되어 있습니다. Regression Analysis - Linear Regression | 회귀 분석 - 선형 회귀Linear Regression(선형 회귀): 2개 이상의 변수들 사이에서의 인과 관계에 대한 선형 근사 (예측)A linear approximation of a causal relationship between two or more variables. 선형 회귀의 과정1. Sample data를 수집한다.2code-studies.tistory.com 패키지 설치 및 import우선 선형 회귀 모델을 디자인하는데 필요한 주요 파이썬..

Correlation Analysis(상관 분석)과  Regression Analysis(회귀 분석)간의 차이는 한 문장으로 정리할 수 있습니다. "Correlation does not imply causation"상관 관계는 인과 관계를 의미하지 않는다. 더 자세하게 설명하자면,1. Correlation은 두 변수(variable) 사이의 relationship의 정도를 측정하는 반면, Regression은 특정 변수가 다른 변수에 어떠한 영향을 끼치는지를 측정합니다.2. Correlation은 두 변수 사이의 인과 관계를 측정하는것이 아닌, 관계성의 정도를 측정합니다 (move together). 반면 Regression은 두 변수 사이의 연관성의 정도가 아닌 인과 관계를 직접 측정합니다 (cause..

Linear Regression(선형 회귀): 2개 이상의 변수들 사이에서의 인과 관계에 대한 선형 근사 (예측)A linear approximation of a causal relationship between two or more variables. 선형 회귀의 과정1. Sample data를 수집한다.2. 해당 샘플에 맞는 모델을 디자인 한다.3. 해당 모델으로 전체 population에 대한 예측을 한다. 선형 회귀에서 예측하는 값 y 는 dependent variable(종속 변수) 이고, (x1, x2, ..., xk)는 independent variable(독립 변수) 라고 부릅니다.y 는 x들에 대한 함수로 표현됩니다. => y = f(x1, x2, ..., xk)  우선 Simple L..

Binomial Distribution은 Bernoulli Distribution with mutliple trials로 이해하면 좋습니다.For a random variable X, 이벤트의 결과가 두개의 옵션밖에 존재하지 않는다면, 이를 우리는 베르누이 분포라고 부릅니다.확률 p에 대하여 X~Bern(p)로 표기하고, 이는 X~B(1,p)와 동일합니다. 베르누이 분포에 대해서 조금만 더 알아보자면,E(x) = 1*p + 0*(1-p) = p Variance = p(1-p)STDEV = sqrt(p(1-p))입니다. 관례적으로 우리는 두개의 결과 중 더욱 확률이 높은 결과를 p로, 그렇지 않은 것을 1-p, 혹은 q로 나타냅니다.또한, 우리는 베르누이 분포를 적용하고 싶은 상황에, 각 이벤트에 1과 0..