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정규성 가정 위반 시 회귀

최소제곱 회귀에 대해 우리 대부분이 기억하는 한 가지 주의 사항이 있다면, 바로 이것입니다. 회귀는 정규성을 가정합니다. 더 구체적으로, 최소제곱 회귀는 X가 주어졌을 때 Y의 분포가 정규분포를 따른다고 가정합니다. 즉, 잔차 분포도 정규분포를 따른다고 가정합니다. 하지만 데이터가 이 가정을 위반한다면 (예: 반응 분포가 심하게 비대칭적이거나 정수 값으로만 구성되어 있다면), 잠재적으로 결과에서 잘못된 추론을 내릴 수 있을까요? 다행히도 이처럼 흔한 상황을 쉽게 처리할 수 있는 방법이 있습니다.

학술 연구자를 대상으로 하는 이 웨비나에서는 비정규 반응 데이터를 이용한 선형 회귀 분석의 개념과 기법을 소개합니다. JMP 학생용 버전 (JMP의 모든 기능을 갖춘 무료 학술 전용 버전)에서 이러한 기법을 구현하는 방법도 포함됩니다. 주제는 다음과 같습니다.

정상성 평가
응답 변수 변환
보다 적절한 반응 분포를 사용하는 일반화 선형 모델(GLM)
GLM에 가장 적합한 분포 선택