회귀분석의 수행 단계들

회귀분석(Regression Analysis)은 통계학에서 사용되는 분석 방법 중 하나로, 두 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 일반적으로 하나 이상의 독립 변수(예측 변수)와 종속 변수(결과 변수) 간의 관계를 분석하고, 이를 통해 변수 간의 관계를 설명하거나 미래의 종속 변수 값을 예측합니다.

 

회귀분석은 아래 단계에 따라 수행합니다.

1. 문제 정의 및 목표 설정

• 데이터와 연구 목적 이해, 예측하고자 하는 종속 변수와 이에 영향을 미칠 수 있는 독립 변수 식별.

2. 데이터 수집

• 필요한 데이터를 수집하는 방법론 정의, 수집할 데이터의 범위와 소스 식별.

3. 데이터 전처리

• 결측치 처리: 결측치가 있는 경우 제거하거나 대체하는 방법 탐색.
• 이상치 탐지 및 처리: 데이터에서 이상치를 식별하고 처리하는 방법 결정.
• 변수 변환: 모델의 성능을 향상시키기 위해 필요한 경우 데이터 변환 적용.

4. 모델 선택

• 선형 회귀분석, 다중 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 등 다양한 회귀 모델 중 목표에 가장 적합한 모델 선택.
• 모델의 가정 확인: 선택한 모델이 데이터에 적합한지 확인하기 위한 가정 검토.

5. 모델 학습

• 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할.
• 훈련 데이터를 사용하여 모델 학습.

6. 모델 평가 및 검증

• 테스트 데이터를 사용하여 모델 성능 평가.
• 성능 지표(예: R², MSE, RMSE)를 사용하여 모델의 정확도 및 적합성 평가.

7. 모델 개선

• 모델 성능이 만족스럽지 않은 경우, 변수 선택, 모델 파라미터 조정, 다른 모델 시도 등을 통해 개선.

8. 예측 및 해석

• 최종 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측 수행.
• 모델 결과 해석 및 결론 도출, 의사결정 과정에 적용.