비선형회귀분석

 

비선형 회귀 분석(Non-Linear Regression)

비선형 회귀분석은 종속변수와 독립변수 세트 간의 비선형 관계 모형을 탐색하는 방법입니다.
기존의 선형 회귀분석(선형 모형 추정에만 제한됨)과 달리 비선형 회귀분석에서는 종속변수와 독립변수 간의 임의적 관계를 통해 모형을 추정

데이터가 곡선의 형태로 분포되어 있는 경우에 직선의 회귀식(잔차가 큼)을 곡선으로 변환해 보다 더 정확하게 데이터 변화를 예측하는데 그 목적이 있다.

 

 

 

 

비선형 회귀 데이터 고려사항

• 데이터. 종속변수와 독립변수는 양적변수이어야 합니다. 범주형 변수(예: 종교, 전공, 거주 지역)는 이분형(더미) 변수나 다른 유형의 대비변수로 코딩 변경되어야 합니다.

 

• 가정. 종속변수와 독립변수 간의 관계를 정확하게 설명하는 함수를 지정한 경우에만 결과가 유효합니다. 또한 적합한 시작값을 선택하는 것도 매우 중요합니다. 모형의 올바른 함수 형식을 선택한 경우라도 시작값을 잘못 선택하면 모형이 수렴되지 않거나 전체 최적 해법을 얻지 못하고 부분 최적 해법을 얻게 됩니다.

 

• 관련 프로시저. 비선형 모형에 맨 처음 나타나는 모든 모형을 선형 모형으로 전환할 수 있으며 선형 회귀분석 프로시저를 사용하여 분석할 수 있습니다. 적절한 모형을 잘 모르는 경우에는 곡선 추정 프로시저를 사용하면 데이터에 유용한 함수 관계식을 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[출처] https://www.ibm.com/docs/ko/spss-statistics/saas?topic=regression-nonlinear