선형 회귀분석에서 회귀 계수(모수) 추정하는 방법 : 최소제곱법, 최소자승법 Linear Regression은 x(독립변수)로 y(종속변수)를 가장 잘 설명할 수 있는 선형식을 찾아 y값을 예측할 수 있는 모델을 만드는 기법이다.x변수의 갯수가 n개라 할 때 추정되는 선형식은 다음과같다. $$\hat{y}=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_nx_n$$ 이 때 저 $\beta$들을 회귀 계수라 부르며, 이를 추정하는 방법을 최소제곱법(=최소자승법=Least Square Method)이라 한다. 최소제곱법의 기본 원리는 잔차(관측값과 예측값의 차이) 제곱 합을 최소화 하는 회귀계수를 찾는 것이다. $x$변수가 1개인 단순 선형 회귀라 가정 할 때 아래 식을 최소화하는..
