선형 회귀 소개

R로 배우는 A/B Testing

Lauryn Burleigh

Data Scientist

회귀

  • A/B 설계: 치즈 vs 페퍼로니 피자 먹는 시간
  • 회귀: 먹는 시간에 영향 주는 요인
    • 종속변수: 먹는 시간
    • 독립변수: 만족도, 허기, 시각적 매력

y축은 피자 먹는 시간, x축은 만족도인 산점도에 양의 상관.

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회귀선

  • 회귀선: y 예측

y축은 피자 먹는 시간, x축은 만족도인 산점도에 양의 상관과 최적 적합선(빨강).

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회귀선

  • 회귀선: y 예측
  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε
    • β₀: y절편

y축은 피자 먹는 시간, x축은 만족도인 산점도에 양의 상관과 최적 적합선(빨강), y절편 표시(보라).

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회귀선

  • 회귀선: y 예측
  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε
    • β₀: y절편
    • β₁: 기울기

y축은 피자 먹는 시간, x축은 만족도인 산점도에 양의 상관과 최적 적합선(빨강), y절편(보라)과 기울기 표시.

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회귀선

  • 회귀선: y 예측

  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε

    • β₀: y절편
    • β₁: 기울기
    • ε: 오차

  • 오차 줄이기

    • 다중 회귀: 독립변수 2개 이상
    • ŷ = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ε

y축은 피자 먹는 시간, x축은 만족도인 산점도에 양의 상관과 최적 적합선(빨강), y절편·기울기·잔차 표시(보라).

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데이터 예측

yhat <- 5.32 + 0.08*(15)

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point() + 
  geom_hline(yintercept = yhat) + 
  geom_vline(xintercept = 15)

y축은 피자 먹는 시간, x축은 만족도인 산점도에 양의 상관과 y=6.5의 수평선, x=15의 수직선 표시.

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회귀 시 고려사항

  • 상관은 인과가 아님
  • 합리적 변수 선정
  • 데이터로 의사결정/행동 유도
  • 데이터 품질 확보

데이터 분석 관련 여러 차트를 살펴보는 사람.

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연습해 봅시다!

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