귀퉁이 서재

이번 챕터에서는 로지스틱 회귀에 대해 알아보겠습니다. 이전 챕터까지 배웠던 단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀에서는 독립 변수가 양적 데이터 혹은 범주형 데이터이고, 종속 변수가 양적 데이터였습니다. 이번엔 종속 변수가 범주형 데이터일 때의 회귀 모델에 대해 알아보겠습니다. 종속 변수가 범주형 데이터이며 이진형(binary)일 때를 로지스틱 회귀라 합니다. 위키피디아 정의를 가져와 봤습니다. 로지스틱 회귀(logistic regression)는 D.R.Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다. 로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 ..