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제목 최량 부분집합 회귀분석(Best subsets regression)이란?
등록일 2018-02-22
 


 
 
최량 부분집합 회귀분석(Best subsets regression)은 지정한 예측 변수를 사용하여
가장 적합한 회귀 분석 모형을 찾아내는 자동 절차이다.
일반적인 방법은 특정 통계적 기준을 만족하는 부분집합 중에서 가장 작은 것을
선택하는 방법이다. 변수의 전체집합이 아니라 부분집합을 사용하는 이유는
부분집합 모형이 모든 예측 변수를 사용하는 완전 모형보다 작은 분산으로
이후의 반응 값을 예측하고 회귀 계수를 추정할 수 있기 때문이다.
 
 


 
 
최량 부분집합 회귀분석에서는 여러 가지 모형의 적합에 대한 정보를 제공하므로
개별 통계량을 기초로 모형을 선택할 수 있다.
 
 


 

   • 예측 변수가 적은 데이터 집합의 경우, 최량 부분집합 회귀분석이 더 많은 모형에
     대한 정보를 제공하기 때문에 단계적 회귀 분석보다 유용하다.
   • 최량 부분집합의 경우 31개의 자유 예측 변수만을 가질 수 있기 때문에, 예측 변수가
     많은 데이터 집합의 경우 단계적 회귀분석이 최량 부분집합 회귀분석보다 더 좋다.