Assistant Professor of Marketing, Drexel University
회귀 모델링은 예측 변수와 수치 결과의 관계를 나타냅니다
선형 회귀 모델은 숫자를 예측하는 데 사용합니다.
마케팅에서는 선형 회귀를 활용해 매장의 특징이 매출과 어떤 관계가 있는지 파악할 수 있습니다. 매출은 숫자입니다.
우리가 이해하고 예측하려는 많은 사건은 선택의 결과입니다
온라인 쇼핑몰에서 특별한 날에 입을 드레스 선택하기
동영상 스트리밍 서비스에서 볼 콘텐츠 고르기
자동차 구매하기
선택을 예측하려면 특별한 유형의 회귀가 필요합니다
다항 로지스틱 회귀(Multinomial logistic regression) 또는 다항 로짓 모델(multinomial logit model)은 여러 대안 중에서의 선택을 예측하는 데 사용합니다. 예측은 각 대안의 특징을 기반으로 합니다. 예를 들어 이용 가능한 자동차들의 특징을 바탕으로 특정 자동차를 선택할 가능성을 예측할 수 있습니다.
로지스틱 회귀(Logistic regression) 또는 로짓 모델(logit model)은 다항 로지스틱 회귀의 특수한 형태로, 프로모션 제안 수락 여부처럼 이진 "예/아니오" 결과를 예측하는 데 사용합니다.
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