최소제곱 추정법: 두 판 사이의 차이

2023년 6월 9일 (금) 22:11 판

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최소제곱추정법(Ordinary Least Squares, OLS)은 선형회귀식에서 모수를 추정하기 위한 가장 기본적인 모형이다.

${\displaystyle{\displaystyle Y_{i}=\alpha+\beta X_{i}+\varepsilon_{i}}}$

${\displaystyle{\displaystyle Y_{i}=a+bX_{i}+e_{i}}}$

a와 b는 확률변수이다. 따라서 일정한 값이 아닌 식으로 표현한다. e_i는 회귀식과 실제값 사이의 오차이다.

당연하게도 이 선형회귀식은 데이터를 바탕으로 가장 근접한 선을 그린 것이다. 그렇게 되면 선 위와 아래에 모두 실제값이 존재할 것이다. 즉, 모든 데이터(실제값)와 선형회귀식(예측값)과의 차이의 합은 0이 된다. 합이 0이라는 것은, 평균이 0이라는 뜻이다.

${\displaystyle{\displaystyle n\cdot{\overline{e}}=\sum e_{i}}}$

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 최소제곱추정법(Ordinary Least Squares, OLS)은 선형회귀식에서 모수를 추정하기 위한 가장 기본적인 모형이다.
-== 가정 ==
+== 모집단회귀식 ==
-===모집단회귀식===
 <math>Y_i=\alpha+\beta X_i+\varepsilon_i</math>
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 === OLS 추정량의 도출 ===
+=== 가설검정 과정 ===
+==== 귀무가설의 설정 ====
+==== 검정통계량의 계산 ====
+==== 임계값의 설정 ====
+==== 결과 ====
+== 각주 ==