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이변량 회귀 모델, 두 변수 간의 관계를 가장 잘 요약하는 선 그리기, 잘 안 씀, cov(x,y)/var(x), 다중회귀분석: 다른…

- - - - Yi = α + βXi + ui
  - - - Yi =(알파)ˆ+ (베타)ˆXi+ˆui
- - - - 모든 잔차항 제곱해서 합하기
        
        194쪽 유도식 참고
      - 특성
        
        분포가 클수록 덜 가파름
        
        각 변수의 평균을 선이 지나감
      - 불확실성
        
        적합도
        
        평균 제곱근 오차
        
        모델과 종속변수 간의 적합도를 측정
        
        root MSE = √(Σᵢ=1ⁿ ûᵢ² / n)
        
        결정계수
        
        0<=R^2<=1
        
        종속변수의 변동 중 모델에 의해 설명되는 비율
        
        = 종속변수 총 변동에 대한 공변동의 비율
        
        (=a+b)TSS = Σ(i=1 to n) (Yi - Ȳ)²
        
        (=b)MSS = Σ(i=1 to n) (Ŷi - Ȳ)².
        
        (=a) RSS = Σ(i=1 to n) ûi²
        
        R² = 1 - RSS / TSS
        
        R² = MSS / TSS
        
        표본회귀모델의 개별 요소
        
        p. 200 식 참고
        
        신뢰구간
        
        p. 201
        
        양측 가설 검정
        
        203 참고
- - - - 표본의 크기
    - - 편의가 없음, 있다면 nonrandom이 있음 혹은 Z변수 존재
    - - 자기상관의 문제
        
        오차값들의 독립 추출
        
        time-series, spatial regression
    - - 이분산일 경우, 시그마i의 제곱
        
        집단 간 차이가 클 경우 발생, cluster se
      - 해결책
        
        Rovust Standard Error(=White)
        
        cluster Standard Error
        
        특성
        
        동일한 베타 값