회귀진단2 Ch.5 Model Validation and Diagnotics-(3) 저번 포스팅에 이어서, Ch.5 Model Validation and Diagnotics을 마무리하고자 한다. https://taesungha.tistory.com/2 Ch.5 Model Validation and Diagnotics-(1) Ch.5전까지 우리는 data를 linear regression model로 fitting하고, 이 model의 prediction power가 어떤지, 또는 회귀계수 전체 또는 일부에 대한 가설검정, 또는 회귀계수에 대한 confidence interval을 구하는.. taesungha.tistory.com https://taesungha.tistory.com/5 Ch.5 Model Validation and Diagnotics-(2) 전 포스팅에 이어 목차 3의 .. 2022. 6. 21. Ch.5 Model Validation and Diagnotics-(1) Ch.5전까지 우리는 data를 linear regression model로 fitting하고, 이 model의 prediction power가 어떤지, 또는 회귀계수 전체 또는 일부에 대한 가설검정, 또는 회귀계수에 대한 confidence interval을 구하는 과정을 공부하였다. 또한, 우리는 위의 통계적 추론을 위해 error term이 등분산을 만족하고, 평균이 0이며, 분산이 sigma squared * identity matrix라는 가정을 두었다. 회귀분석에서의 통계적 추론은 위의 가정으로부터 비롯된다. Ch.5 Model Validation and Diagnotics는 우리의 Multiple Regression model의 가정이 과연 제대로 충족되는지 확인하는 방법(수단), 그리고.. 2022. 6. 20. 이전 1 다음
