데이터 입력
분석하려는 데이터 열을 지정하려면 다음 단계를 수행하십시오.
- 반응에 설명하거나 예측하려는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
- 예측 변수에 반응의 변화를 설명하거나 예측하는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 예측 변수는 X 변수라고도 합니다.
이 워크시트에서 판매 가격은 반응이며 동일한 회사 및 모델의 3년 된 차량의 판매 가격이 포함됩니다. 마일리지는 예측 변수이며 판매 가격의 차이를 설명할 수도 있습니다.
| C1 | C2 |
|---|---|
| 주행 거리 | 판매 가격 |
| 9980 | 19999 |
| 34212 | 17999 |
| 26870 | 19009 |
| 46321 | 17199 |
| 16780 | 19499 |
| 50021 | 14999 |
회귀 모형 유형
선택하는 모형의 유형은 데이터를 적합하기 위해 사용되는 방정식에 해당합니다. 어느 모형이 가장 적합한지 잘 모를 경우에는 선형 모형으로 시작하여 모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지 평가하십시오. 데이터에 곡면성이 있는 것으로 보일 경우에는 2차 또는 3차 모형을 사용하여 분석을 반복하십시오.
- 선형
- 선형 모형은 데이터의 일정한 증가 또는 감소 비율을 보여줄 수 있습니다. 선형 모형은 다음 방정식에 해당합니다: Y = bo + b1X.
- 2차
- 2차 모형은 데이터의 곡면성을 설명할 수 있습니다. 2차 모형은 다음 방정식에 해당합니다: Y = bo + b1X + b2X2.
- 3차
- 3차 모형은 데이터의 "봉우리와 골짜기" 패턴을 설명합니다. 3차 모형은 다음 방정식에 해당합니다: Y = bo + b1X + b2X2 + b3 X3.
