11.4: 회귀 분석

회귀 분석은 변수 간의 관계를 추정하기 위해 수학적 모델을 개발하는 통계적 방법입니다. 다른 독립 변수를 기반으로 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 상관 계수가 0.892인 강한 선형 관계를 갖는 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다.

산점도를 통과하는 최적선은 회귀선입니다.

회귀선의 대수 방정식은 회귀 방정식으로 알려져 있습니다.

이산화탄소 농도 x(독립 변수)와 연간 기온 y(종속 변수) 간의 관계를 나타냅니다.

여기서 b₀은 y절편이고 b₁은 회귀선의 기울기입니다.

회귀선이 잘 맞음이 나타나면 회귀 방정식을 사용하여 연간 기온(예: 380ppm)의 이산화탄소 수준을 예측할 수 있습니다.

이 값은 회귀 방정식에 입력되어 연간 예상 기온인 섭씨 14.7도를 얻습니다.