이번 포스팅에서는 회귀모형의 추론방법, 회귀모형의 유의성 검정, 개별회귀계수 유의성 검정, 두 회귀모형의 비교에 대해서 배워보겠다. 수식을 사용하여 깊게 들어가는 것은 포스팅이 길어지고 저도 잘 모르기에 간략하게 개념만 설명할것이다.
회귀계수의 추론 반응변수와 설명변수에 대해 자료가 관측되면, 회귀계수에 대한 추정 뿐 아니라 다양한 추론도 진행할 수 있다. 예를들면, 회귀모형에 대한 적절한 해석을 하기 위한 가설 검정 및 개별 회귀계수의 신뢰구간 추정이 있다.
이러한 추론을 진행하기 위해서는 회귀계수의 추정량에 대한 표본분포를 알아야 한다. 다중선형회귀모형 포스팅에서 회귀계수 β0,β1,β2,....
,βk 추정은 β0,β1,β2,....,βk를 최소화하는 β^=(β0,β1,β2,....
,βk) 를 선택한다고 했었다. 이를 식으로 표현하면 이렇게 되고 이 RSS를 최소화시키는 모수를 찾으면 된다.
이를 행렬로 표현하면 이렇게 된다. 위에 정의된 최소제곱추정량은 오차항 ε1,ε2,......
원문 링크 : 회귀모형의 추론
