문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 회귀 분석 (문단 편집) == 역사 == 회귀분석(regression analysis)은 생물학자 [[프랜시스 골턴]](Francis Galton)이 '평균으로의 회귀'(regression to the mean / regression towards mediocrity) 현상을 증명하기 위해 만든 것으로 알려져 있다. '평균으로의 회귀'는 부모와 아이의 키를 측정했을 때 쉽게 상상할 수 없는 극단적인 값이 되어도, 그 다음에 새로 측정을 했을 때에는 평균에 더 가까워지는 (평균으로 회귀하는) 경향성을 보고 골턴이 일반화하기 위해서 쓴 용어다. 골턴은 부모와 그 자식의 키에 대한 자료를 만들어 205명의 부모와 그들의 자식 930명의 키에 대한 자료를 분석하여 회귀계수가 2/3임을 밝혔다. 가우스의 최소제곱법을 쓰지 않고 타원으로 적합시켜 회귀계수가 2/3임을 찾아낸 것이 특이하다. 즉, 키는 유전적인 요소가 강력하게 작용한다는 것을 밝힌 것이다. 골턴은 [[산점도]]에 최초로 선형식을 표현하여 오늘날의 회귀분석을 성립하는 데 지대한 공을 세웠다. 현대에 와서는 회귀(regress), 즉 평균으로 돌아간다는 의미는 거의 사라졌다. 요즘에는 독립변수와 종속변수를 설정 [* 독립변수와 종속변수를 따로 구분하지 않는 방법은 다변량 분석에서 주로 배운다. 대부분 통계학과 3학년 때 배운다.]하고 이들의 관계를 통계적으로 살펴보는 대부분의 방법론을 다 회귀분석이라고 부르기도 한다. 시계열 데이터를 사용하면 시계열 회귀분석이고 패널 자료를 사용하면 패널 회귀 분석인 식이다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기