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단순회귀분석(Simple regression) 전형적인 회귀 모형은 y = ax + b와 같은 형태이며 변수 x를 y로 선형변환 하는 것으로 정의할 수 있습니다. 선형변환은 x의 변화 정도에 따라 y의 변화 정도가 같습니다. x를 설명변수 또는 독립변수 , y를 반응변수 또는 종속변수 라고 하며 x는 1개 이상일 수 있으며 단변수일 경우를 단순회귀 모형이라고 합니다. 위 식과 같이 x를 y로 이동시키는 과정에서 가장 적합한 a와 b를 결정하는 것이 회귀분석의 목적이 됩니다. 예 1) kospi 지수의 일일 주가 자료중 시가(Open)을 설명변수로 하여 종가(Close)를 추정하는 회귀모델을 작성합니다. Open Close 0 2874.50 2944.45 1 2943.67 2990.57 2 2993.34 2968.21 ⋮ ⋮ ⋮ 다음 코드는 분석을 위한 자료를 호출하기 위한 것입니다. st=pd.Timestamp(2021,1, 1) et=pd.Timestamp(2024, 5, 10) kos=fdr.DataReader('KS11',st, et)[["Open","Close"]] kos.index=range(len(kos)) kos.head(3).round(2) Open Close 0 2201.21 2175.17 1 2192.58 2176.46 2 2154.97 2155.07 통계분석을 위해 다음의 이유로 자료의 표준화(Standardization) 가 필요합니다. 데이터의 규모(scale) 축소 여러변수가 사용될 경우 변수간 발생되는 데이터의 규모를 일정하게 조정 반응변수의 표준화는 필수적이지...