안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 최근 통계 공부를 다시 하고있는데 (언제까지..? 평생..?) 심리학에서 사용하는 통계는 회귀의 확장형이기때문에 회귀분석관련한 복습은 계속 하게 되네요. ㅎㅎ 회귀분석, 분산분석(아노바)에 대해 간략히 정리해보았습니다. :-) 상관 : 두 변수간의 관련성의 정도 회귀 : 한 변수로부터 다른 변수를 예측하는 통계 방법 회귀방정식 : 두 변수간의 최적선을 바탕으로 예측, 두 변수간의 상관이 높을 수록 회귀방정식을 구하는 예측값이 정확. 회귀분석 독립/종속 변수의 선형(linear)식을 산출하여, 독립변수 값으로 종속변수를 예측하려는 것. 식에서, 종속변수에 대한 독립변수의 회귀계수(예측력)을 분석하여 예측값을 구하려는 것. 회귀분석 종류 1) 독립변수가 하나 : 단순 회귀분석 2) ..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 기초통계 개념 한번 더 짚으려고 기록해요 :-) 틀린 정보가 있다면 알려주세요. ㅎㅎ 공분산 Covariance : 두 변수가 동시에 변하는 정도. 즉, 변동성. 두 변수의 선형적(linear) 관계를 나타냄. 공분산 행렬에는 분산이 포함되어있음. Sxy > Sxx / Sxy / Syy / Syx - Sxx / Syy : X와 Y 각각의 분산 - Sxy / Syx : X와 Y의 공분산, Y와 X의 공분산. 분산이란 Variance 자료가 평균에서 얼마나 떨어져있는 지에 대한 제곱의 평균값. ('편차 제곱의 합'의 평균치). 즉 자료의 정보. 공분산의 문제는 무한대 사이의 값, 그리고 단위가 달라 변수끼리 비교할 수가 없음. 절대값의 크기가 어느 정도 상관을 가지고 있는 지 판단하..