Stats & AI tech blog - '일단 시도함'

1. 일반화 선형모형 (GLM)이란?데이터가 정규 분포가 아닌 임의의 다른 분포를 따르는 경우에 적용할 수 있는 확장된 선형 모형이다.대표적으로는 로지스틱 회귀, 포아송 회귀 등이 있다. 먼저 정규분포를 가정하는 ordinary linear model에서는 관찰된 예측 변수의 선형 조합으로 반응 변수의 기댓값을 예측한다. 즉, 예측 변수의 일정한 변화는 반응 변수의 일정한 변화를 야기하고 이런 방법은 반응 변수가 정규 분포의 특징을 가지는 경우에 한하여 유용하다고 할 수 있다. ex) 특정 근사치로부터 어느 방향으로든 다양한 값을 가지는 경우예측 변수의 변화에 비해 반응 변수의 변화가 상대적으로 작은 경우  하지만, 데이터가 정규 분포를 따르지 않고 아래와 같은 특징을 가지는 경우에는 확장된 선형 모델인..

1. 선형 혼합효과 모형(LMM) 이란? 데이터가 군집(cluster)로 모일 수 있는 경우 혹은 한 명의 실험 대상자로부터 반복하여 실험 결과를 얻는 경우에 사용할 수 있는 선형 모형이다. 동일한 군집의 데이터나 한명의 대상으로부터 반복측정된 데이터는 서로 독립이 아니게 되므로 개체 내 상관을 고려하여 분석이 필요하다. Linear Mixed Model은 고정효과(Fixed Effect)와 랜덤효과(Random Effect)로 이루어진다.(일반적으로 알고 있는 Linear Model 은 고정효과(Fixed Effect)로만 이루어진 모형이다)  2. LMM 가정설명변수와 반응변수는 선형 관계잔차의 등분산성잔차의 독립성잔차의 정규성  3. 고정효과 vs. 랜덤효과 고정효과 (fixed effects)요인..