선형 회귀

선형 회귀 모델은 응답(출력) 변수와 예측(입력) 변수 사이의 관계를 설명합니다. 선형 회귀 모델에서 응답 변수는 예측 변수의 회귀 계수에서 선형인 방정식으로 표현됩니다.

다중 선형 회귀 모델에서 응답 변수는 둘 이상의 예측 변수에 종속되며 상수항과 추가 항의 합으로 표현됩니다. 각 추가 항은 하나 이상의 예측 변수를 포함하는 함수와 회귀 계수의 곱입니다. 다변량 선형 회귀 모델에는 둘 이상의 응답 변수가 포함됩니다.

자세한 내용은 선형 회귀 모델이란? 항목을 참조하십시오.

회귀 학습기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 선형 회귀 모델을 탐색할 수 있습니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™는 선형 회귀 모델을 피팅하고 모델 통계량을 계산하고 시각화화며 중도절단된 데이터와 고차원 데이터를 사용할 수 있는 명령줄 함수도 제공합니다.