회귀분석론
- 중앙대학교
- 임창원
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- 주제분류
- 자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
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- 강의학기
- 2019년 1학기
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- 조회수
- 9,225
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- 강의계획서
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이 교과목은 학생들에게 적용된 회귀 방법론에 대한 철저한 소개를 제공한다. 단순 선형 회귀의 개념은 행렬을 사용하여 검토 및 논의되며, 다중 선형 회귀, 변환, 진단, 다항식 회귀, 지표 변수, 모델 구축 및 다중공선성이 논의되며, 비선형 및 일반화 선형 회귀 또한 논의 된다. 이 교과목은 생체 및 생물 통계학 (임상 시험, HIV 연구 등), 스포츠, 공학, 농업 및 환경 과학과 같은 분야에의 적용에 중점을 둔다.
차시별 강의
| 1. | |
회귀모형 서론; 단순선형회귀 | 1. 서론 2. 예제들 3. 모형 4. 모수 추정 5. 적합값, 잔차, sigma^2의 추정값6. 최소제곱추정값의 성질 7. 회귀모수에 대한 추론 9. 회귀분석의 분산분석 접근 |  |
| 2. | |
행렬대수 리뷰와 확률변수의 중요한 결과들 | 1. 행렬대수 리뷰 2. 단순선형회귀의 행렬 접근 | |
| 3. | |
행렬대수 리뷰와 확률변수의 중요한 결과들 | 1. 확률변수들의 벡터 2. 다변량 정규분포 3. 이차형식에 관한 중요한 결과들 | |
| 4. | |
다중선형회귀모형 | 1. 모형의 추정 2. 추정값과 다른 관련된 벡터들의 유용한 성질들 3. 단일 모수에 대한 신뢰구간과 가설검정 4. 새로운 관측값 예측 5. 분산분석 6. 일반화 최소제곱추정 | |
| 5. | |
회귀모형 설정 이슈들 | 1. 다항모형 2. 직선 시스템 3. 여러 "처리"의 비교 4. 다중공선성 5. 직교 열이 있는 X 행렬 | |
| 6. | |
모형 확인 | 1. 잔차분석 2. 정규성 가정 확인 3. 오차 사이의 자기상관 4. 이상점 | |
| 7. | |
모형 확인 | 1. 영향점 2. 잔차도표 3. 적합결여 검정 4. 분산안정화 변환 | |
| 8. | |
모형 선택 | 1. 설명변수 간의 연관성 확인 2. 모든 가능한 회귀 3. 전진선택 4. 후진제거 5. 단계적회귀 | |
| 9. | |
비선형 회귀모형 | 1. 비선형회귀모형 2. 뉴튼-랍슨 방법 3. 최대우도추정값의 표준오차 4. 비선형회귀모형의 추정 | |
| 10. | |
시계열 상황에서의 회귀모형 | 1. 시계열모형의 짧은 소개 2. 오차의 자기상관을 무시할 때의 영향 3. 결합 회귀 시계열 모형의 추정 | |
| 11. | |
시계열 상황에서의 회귀모형 | 1. 결합 회귀 시계열 모형의 예측 2. 모형 구축 전략 및 예제 3. 시계열 자료의 공적분과 회귀 : 예제 | |
| 12. | |
로지스틱 회귀 | 1. 모형 2. 모수 해석 3. 모수 추정 4. 추정 5. 로지스틱 회귀 모형 문맥에서의 모형 구축 접근법 6. 예제 | |
| 13. | |
일반화선형모형과 포아송 회귀 | 1. 모형 2. 포아송 회귀모형의 모수 추정 3. 포아송 회귀모형의 추론 | |
| 14. | |
일반화선형모형과 포아송 회귀 | 1. 과산포 2. 예제 : 아프리카 코끼리의 짝짓기 성공 | |
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