선형 회귀 모델의 일반적인 문제점 파악 및 해결 방법
최소제곱법 회귀분석은 많은 학술 연구에서 기초적인 통계적 방법이지만, 결과에서 의미 있는 결론을 도출하려면 먼저 회귀 모델에 문제가 없는지 확인해야 합니다. 회귀 모델링에서 흔히 발생하는 문제와 발생 시 대처 방법에 대한 기본 지식이 필요하다면, 이번 JMP Academic 웨비나가 도움이 될 것입니다. 웨비나에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
- 예측 변수 간의 상관관계를 해결하기 위해 복합 변수를 생성합니다.
- 분산이 일정하지 않은 경우를 처리하기 위해 가중 최소 제곱법을 사용합니다.
- 분산 안정화 및 왜곡된 데이터 처리를 위한 Box-Cox 변환.
JMP 학생용 버전 19를 사용하여 녹음했습니다.
jmp.com/학생 에서 모든 기능을 갖춘 JMP 소프트웨어를 학업용으로 무료로 이용하세요.
고급 통계 모델링기초 데이터 분석 및 모델링
