문단 (context)
로지스틱 회귀분석은 단지 2개의 값만을 가지는 종속변수와 독립변수들 간의 인과관계 추정 기법으로 종속변수의 유무에 따른 자료의 활용이 가능하다. 그리고 자료(연속형, 이산형)의 유형과 상관없이 설명변수로 이용할 수 있는 장점이 있으며, 이러한 설명변수를 기반으로 사건이 일어날 확률을 직접적으로 추정할 수 있다. 특히 로지스틱 회귀분석은 이분형 종속변수와 독립변수들 사이에 비선형 관계를 규명하기 때문에 독립변수의 정규분포에 대한 가정이 요구되지 않는다. 분석에 필요한 자료들을 정규분포의 유무에 상관없이 평가를 수행할 수 있는 장점이 있기 때문에 독립변수들이 정규분포한다는 가정이 불명확할 때 사용이 가능하다. 또한 독립변수에 대하여 이산형, 등급형, 명목형, 연속형과 같은 다양한 자료 유형을 취할 수 있는 장점이 있으며, 로지스틱 회귀분석에 사용되는 종속변수와 독립변수의 통계적 관계를 공간적으로 확인하기 위해 GIS 분석의 이용이 가능하다(김정훈, 2002, p.181).
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 1262097 | 설명변수로 이용할 수 있는 장점이 있는 종속변수의 유무에 따른 자료는 무슨 유형이야 | 가능 | 이산형 |
| 1262098 | 종속변수의 유무에 따른 자료에서 설명변수로 이용할 수 있는 이점이 있는 유형은 무엇이니 | 가능 | 이산형 |
| 1262099 | 어떤 종속변수 유무에 따른 자료의 유형이 설명변수로 쓸 수 있는 장점이 있어 | 가능 | 이산형 |
| 1262100 | 격자상수로 이용할 수 있는 장점이 있는 종속변수의 유무에 따른 자료는 무슨 유형이지 | 불가 | 이산형 |