절편 추정하기

선형 회귀 모델은 항상 데이터에 직선을 맞춥니다. 직선은 두 가지 속성, 즉 절편과 기울기로 정의돼요.

여기서는 Taiwan 부동산 데이터셋을 사용해, 면적당 주택 가격을 주변 편의점 수에 대해 산점도로 나타냈습니다.

플롯을 클릭한 다음, 선형 회귀 추세선의 절편을 추정해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 시작하는 회귀 분석

이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요

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4.8+

이 인기 있는 통계 모델의 기초, 회귀의 개념, 그리고 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이를 배웁니다. 이어서 수치형과 범주형 설명 변수를 사용해 단순 선형 회귀 모델을 적합하고, 모델 계수를 활용해 반응 변수와 설명 변수 간의 관계를 해석하는 방법을 익힙니다.

현재 연습

이 장에서는 선형 회귀 모델로 대만 주택 가격과 Facebook 광고 클릭을 예측하는 방법을 알아봅니다. 또한 모델 객체를 직접 다루며 회귀 역량을 확장하고, "평균으로의 회귀" 개념을 이해하며, 데이터셋의 변수를 변환하는 방법을 배웁니다.

이 장에서는 모델에 질문을 던져 적합도를 평가하는 법을 배웁니다. 선형 회귀 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 정량화하고, 시각화를 통해 모델의 문제를 진단하며, 모델을 만드는 데 사용된 각 관측치의 레버리지와 영향력을 이해합니다.

로지스틱 회귀 모델을 적합하는 방법을 배웁니다. 실제 데이터를 사용해 고객의 은행 계좌 해지 가능성을 성공 확률과 odds ratio로 예측하고, 혼동 행렬로 모델 성능을 정량화합니다.