Must Learning With Statistics

4. 로지스틱 회귀분석 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)은 일반화 선형모형(generalized linear model, GLM)이라 불리는 큰 범주의 통계모형 모델링 방법에 속하는 방법입니다. 우선 GLM의 특징만 간단히 훑어보고 로지스틱 회귀모형에 대해 다루겠습니다. GLM(Generalized Linear Model) GLM은 문자 그대로 선형적이지 않은 대상(비선형)을 선형적으로 '일반화'시킨 모형입니다. 선형화 시키는 이유는 여러 가지가 있을 수 있지만, 가장 대표적으로 선형모형에서만 사용할 수 있는 모형의 해석, 확장, 수정 등의 방법을 사용하기 위해서입니다. 비선형모형의 경우는 모형을 다루는 방법이 많이 제한될 뿐만 아니라 새로운 데이터에 ..

2. 카이제곱 독립성 검정 카이제곱 독립성 검정은 두 범주형 변수가 독립적으로 분포하는지를 테스트하는 검정입니다. 이 역시 분할표에서 진행되며 일반적으로 2x2가 아닌 여러 범주를 갖고 있는 경우에 사용합니다. 카이제곱 독립성 검정의 기본적 아이디어는 관측빈도와 기대빈도(두 변수가 독립일 때의 빈도)의 차이를 비교하는 것입니다. 이 방법론을 자세히 살펴보면 다음과 같습니다. 각 범주(셀)의 기대빈도가 높다면(일반적으로 5를 기준으로 합니다), 정규분포 근사를 할 수 있습니다. 정규 근사가 가능하면 이를 이용해 카이제곱 통계량을 얻을 수 있습니다. (10장 참고) 이 카이제곱 통계량은 관측빈도와 기대빈도 차이의 변동을 정량화한 통계량입니다. 카이제곱 통계량이 충분히 높다면 관측빈도와 기대빈도의 차이는 크다..