[통계] 일반 회귀 (선형회귀) 식

일반 회귀(선형 회귀, Linear Regression)의 가장 기본적인 형태는 다음과 같은 공식으로 표현됩니다:

이 공식은 하나 또는 그 이상의 독립 변수 \( X \)를 사용하여 종속 변수 \( Y \)를 예측합니다. \( \beta \) 계수는 독립 변수의 변화가 종속 변수에 어떤 영향을 미치는지를 설명합니다. 예를 들어, \( \beta_1 \)은 \( X_1 \)이 1 단위 변할 때 \( Y \)가 \( \beta_1 \)만큼 변한다고 해석할 수 있습니다.

이 공식을 사용하여 데이터에 가장 잘 맞는 \( \beta \) 계수를 찾는 것이 선형 회귀 분석의 주된 목표입니다. 이를 위해 보통 "최소제곱법(Least Squares Method)" 같은 방법을 사용하여, 실제 값과 모델이 예측한 값의 차이(오차)가 최소가 되는 \( \beta \) 값을 찾습니다.