우리는 모델을 어떻게 구성해야 할까? 이론상으로 보면 간단한 모델이 좋지만, 그렇다고 너무 간단한 모델은 설명력을 약화시킨다.
이 글에서는 변수가 제외됨으로써 발생되는 편향에 대해서 분석해보도록 하겠다. 모델 세팅 먼저 우리가 어디서나 쉽게 볼 수 있는 모델이 위와같이 있다고 하자.
해당 모델은 단순 선형 회귀모델이며 변수는 x와 y이다. 참고 글: https://m.blog.naver.com/tornado720/223261606497 회귀 모형에 대한 추론 위는 단순회귀모형이다. x와 y는 모수가 아니다. x는 독립변수, y는 종속변수가 된다.
따라서 x와 y는 주어... blog.naver.com 위 참고 글을 들어가보자. 그러면 회귀 계수는 다음과 같이 추정된다고 할 수 있다.
그리고 위 식은 너무 복잡하니 회귀 계수를 다음과 같이 쓰겠다. 즉, 공분산에서 분산값을 나눈 형태가 된다.
실제 모델과의 비교 만일, 전지전능한 신이 와서 실제 모델을 위와 같다고 얘기해줬다고 하자. ...
#
bias
#
회귀계수
#
편향
#
통계학
#
종속변수
#
제외변수
#
연구
#
모델
#
독립변수
#
variable
#
omiited
#
회귀분석
