hideBreadcrumbs: true
bottomNavigator: null
title: "매체별 광고비가 매출에 미치는 영향, 회귀분석"
description: "변수 간의 **관계**를 통계적으로 설명하는 알고리즘인 회귀분석의 원리를 이해하고, 실습을 수행해보겠습니다."

<head>
<link rel="canonical" href="<https://community.heartcount.io/ko/linear-regression-analysis/>" />
</head>

Intro: 회귀분석에 대하여

오늘은 변수 간의 관계를 통계적으로 설명하는 알고리즘인 회귀분석에 대해 알아보겠습니다.

[간단한 선형회귀 분석으로 와인 가격 예측 모델을 만들어 떼돈을 번 아쉔펠터 교수]

선형회귀 (Linear Regression) 분석

변수값(매출, 만족도 등)의 차이가 어디에서 비롯되는지 알고자 할 때 사용하는 가장 오래되고 널리 쓰이는 이해하기 쉬운 알고리즘
독립변수(X)를 가지고 숫자형 종속변수(Y)를 가장 잘 설명‧예측(Best Fit)하는 선형 관계(Linear Relationship)를 찾는 방법
앞으로 100년 후에도 꾸준히 사용될 알고리즘으로 선형회귀 분석이 첫번째로 꼽히는 이유는 모형의 내용을 사람이 직관적으로 이해할 수 있기 때문

https://img1.daumcdn.net/thumb/R1280x0.fgif/?fname=http://t1.daumcdn.net/brunch/service/user/cqBJ/image/WF6jwEHhJMkFchE9G57_gDIcvK0.gif

선형회귀분석 계산방법 (Least Squares)

X와 Y 사이에 선형적 관계가 있다는 가정 하에 실제 Y값(점들)과 예측한 Y값(직선)의 차이를 최소화하는 방정식을 계산

Y = b0 + b1X + error

b0 : Y축 절편(Intercept); 예측변수가 0일 때 기대 점수를 나타냄
b1 : 기울기로 X가 한 단위 증가했을 때의 Y의 평균적 변화값을 나타냄

Intro: 회귀분석에 대하여

선형회귀 (Linear Regression) 분석

선형회귀분석 계산방법 (Least Squares)

P-Value (Probability-Values)