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회귀직선에서 총편차 를 ‘설명되는 편차’와 ‘설명되지 않는 편차’로 구분하여 식으로 설명하고, 측정값 에 대한 잔차 의 성질 3가지를 설명하시오.
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답안 구조
- 회귀분석에서의 편차 분해 개요
- 총편차의 분해 식 (설명되는 편차와 설명되지 않는 편차)
- 측정값에 대한 잔차의 성질 3가지
- 편차 분해와 잔차 분석의 실무적 활용
용어 정의
- 총편차
- 개별 관측값과 종속변수의 전체 평균과의 차이로, 데이터가 가지고 있는 전체적인 변동성
- 잔차
- 실제 관측값과 회귀모형에 의해 추정된 예측값과의 차이로, 모형으로 설명되지 않는 오차 부분
핵심 내용
- 회귀직선에 의한 총편차는 설명되는 편차와 설명되지 않는 편차의 합으로 구성
- 설명되는 편차: 추정된 종속변수 값과 관측값 평균의 차이
- 설명되지 않는 편차: 실제 관측값과 추정된 종속변수 값의 차이
- 잔차의 성질 1: 최소제곱법에 의해 산출된 모든 잔차의 합은 0
- 잔차의 성질 2: 독립변수 관측값과 잔차의 교차곱 합은 0
- 잔차의 성질 3: 추정된 종속변수 예측값과 잔차의 교차곱 합은 0
공식: , , ,
풀이 순서: 총편차 수식을 추정값과 평균의 차이, 관측값과 추정값의 차이로 분할하여 수식 전개 → 수식 내 각 항이 의미하는 설명되는 편차와 설명되지 않는 편차 부분 명확히 매칭 → 최소제곱법의 정규방정식을 기반으로 유도되는 잔차의 3가지 대수적 성질 수식 작성
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출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · 원문(Q-Net)