분류 전체보기469 단순선형회귀모형(Simple Linear Regression Model) ISLR에서 회귀 모형을 공부하면서 나온 개념들을 수리적으로 증명하려고 합니다. 수리적인 부분이 들어가면 지루하고 어려울 수 있으므로 짧게 여러 번 포스팅하겠습니다. ※ 최소 제곱 법과 적합 모형 ▶ SSE: 잔차 제곱합(residual sum of squares), 오차 제곱합(error sum of squares)라고 합니다. $SSE = \sum_{i=1}^{n} e_{i}^{2} = \sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat {y_{i}})^{2}=\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-a-bx_{i})^{2}$ (a, b에 대한 2 변수 함수) ▶ SSE를 최소화하는 a, b $\frac {\partial (SSE)}{\partial a} = -2\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-a-bx_.. 2019. 9. 19. Chap3 회귀분석(2) ● Qualitative Predictors "남자", "여자" 같은 범주형(category listings)은 회귀 방정식에 어떻게 이용해야 할까요? 답은 범주형 데이터는 가변수(indicator variables)로 코드화 시키면 됩니다. (dummy variables이라고도 합니다) 예를 들어 "남자=0, 여자=1"으로 코드 화합니다. ● Interprertation 수입과 성별을 변수로 사용한다고 가정합니다. 범주형인 성별은 코드화 해줍니다. 회귀 방정식을 세우면 위와 같은 결과가 나옵니다. $\beta_{2}$는 average extra balance each month that females have for given income level입니다. 남성은 "baseline"입니다. ● Othe.. 2019. 9. 19. 4.6.3 대각행렬일 때 $\frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d}t}\begin{pmatrix} x_{1}(t)\\x_{2}(t) \\ x_{3}(t) \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} 5& 0& 0\\ 0& 3& 0\\ 0& 0& -8 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} x_{1}(t)\\x_{2}(t) \\ x_{3}(t) \end{pmatrix}$ 우변은 행렬로 복잡하게 쓰여있지만, 계산하면 $\begin{pmatrix} \frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d} x}x_{1}(t)\\ \frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d} x}x_{2}(t) \\ \frac{\mathrm{d} }{\mathrm{d} x} x_{3}(t) \end{pmatrix}.. 2019. 9. 18. 정규분포 - 표준정규분포 표준정규분포 평균 $\mu$, 표준편차 $\sigma$인 정규분포의 확률밀도 함수는 아래와 같습니다. $n(x;\mu,\sigma) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{\frac{1}{2\sigma^{2}}(x-\mu)^{2}}$ 정규분포의 확률을 구하는 방법 $P(x_{1} 2019. 9. 18. 이전 1 ··· 105 106 107 108 109 110 111 ··· 118 다음
