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다변량 선형 회귀

다변량 응답 변수를 사용하는 선형 회귀

회귀 모델에 둘 이상의 응답 변수를 포함해야 하는 경우 다변량 선형 회귀 모델을 사용합니다. 다변량 선형 회귀 모델은 예측 변수 항과 다변량 정규분포를 갖는 오차항으로 구성된 벡터의 선형 결합으로 d차원 연속 응답 벡터를 표현합니다. mvregress를 사용하여 다변량 선형 회귀 모델을 만들 수 있습니다.

부분 최소제곱(PLS: Partial Least-Squares) 회귀는 원래 예측 변수의 선형 결합인 새 예측 변수를 구성하는 차원 축소 방법입니다. 응답 변수가 여러 개인 PLS 회귀 모델을 피팅하려면 plsregress를 사용하십시오.

참고

다변량 선형 회귀 모델은 다중 선형 회귀 모델과 다릅니다. 다중 선형 회귀 모델은 독립적이며 똑같이 분산된 오차항과 외생항의 선형 결합으로 일변량 연속 응답을 모델링합니다. 다중 선형 회귀 모델을 피팅하려면 fitlm 또는 fitrlinear를 사용하십시오.

함수

mvregress다변량 선형 회귀
mvregresslikeNegative log-likelihood for multivariate regression
plsregress부분 최소제곱(PLS) 회귀

도움말 항목