Stats & AI tech blog - '일단 시도함'

경시적 자료는 한 개체를 반복적으로 관찰하거나 시간의 추이에 따라 표집된 자료이다. 한 개체 내 측정치들 간에 연관성이 존재하므로 공분산이 0이 아니게 되며 변이를 구성하는 요소를 통해 공분산 구조를 추정한다. 평균 함수를 통한 경시적 자료 표현$$y_{ij} = \mu(t_{ij}) + \epsilon_{ij}$$  변이를 구성하는 요소1) 개체 간 변이 (between-individual heterogeneity)2) 개체 내 변이 (within-individual variation)3) 측정 오차 (measurement error)  개체 내 변이1) 자기공분산함수 (Auto-covariance function) : 완전 균형 자료인 경우 (동일한 시점에서 동일한 반복 횟수로 측정된 자료)2) 변이..

1. 로지스틱 회귀분석이란?종속변수가 범주형(이항, 다항)인 경우에 사용하는 일반화 선형모형(generalized linear model)의 한 종류이다. 어떤 사건 발생을 직접 예측하는 것이 아니라, 사건이 발생할 확률을 예측하여 0.5이상인 경우 발생, 0.5 이하인 경우 미발생으로 예측하는 것으로 일종의 분류(classification) 기법으로 볼 수 있다.흔히 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 이항인 경우를 지칭하고, 종속변수의 범주가 두 개 이상인 경우를 다항 로지스틱 회귀라고 한다.  2. 기본 가정1) 대표본2) 종속변수가 이항분포3) 종속변수와 독립변수 간의 로짓 선형 관계4) 오차항의 독립성5) 다중공선성이 없다  3. 로지스틱 함수로지스틱 함수는 종속변수의 결과 값이 [0,1] 사이에 있..