Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | Jul. 8, 2017 이번 포스팅에서는 다중변수 선형 회귀(Multi-variable Linear Regression 또는 Multiple Linear Regression) 모델에 대한 간단한 이론과 이를 TensorFlow를 이용하여 최적화 문제로 풀고 결과를 비교해 보도록 하겠다.1. Theory by Example 1.1. Dataset - IQ와 신체적 특성과의 관계지능지수에 관하여 많은 사람들이 궁금해하는 것이 있다: "과연 뇌의 크기와 지능지수와의 상관성이 있을까? 있다면, 뇌의 크기로 지능지수를 유추할 수 있을까?" 이 질문에 답을 하기 위하여 몇몇 연구자들(Willerman, et al, 1991)은 38명의 대학생들을 상대로 뇌의 신체적 특성과 IQ를 조사하였..

이번 글에서는 Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀분석)에 대한 기초 통계 이론에 대한 소개와 이에 대한 R 프로그래밍에 대해 알아보기로 한다.Theoretical Background일반적으로 얻어지는 데이터들은 여러 개의 독립변수들에 의해 얻어진다. Multiple Linear Regression은 이러한 여러 개의 독립변수(설명변수)들과 종속변수(반응변수)들 간의 관계(모델)를 도출하고, 얻어진 모델을 이용하여 특정 독립 변수에 대한 추정값을 얻는 기법이다. 다음은 n개의 독립변수들을 갖는 Multiple Linear Regression 모델이다: \( \displaystyle{ y = \beta_0 x_0 + \beta_1 x_1 + \cdots + \beta_n x_n ..