선형 회귀

선형 회귀는 가장 일반적으로 사용되는 예측 분석 방법입니다. 이는 한 종속 변수(대상)와 하나 이상의 독립 변수(예측자) 사이의 선형 관계를 사용하여 대상의 미래를 예측합니다. 예측은 대상과 예측 사이의 관계가 종속적인거나 일상적이라는 가정을 기반으로 합니다.

예를 들어 선형 회귀 모델을 사용하여 이후 광고에 대해 결정하기 위해 이전 광고가 매출 증가와 얼마나 관련이 있는지를 분석할 수 있습니다. 이 예제에서 종속 변수는 매출이고, 독립 변수는 광고 비용입니다.

예를 들어 금 가격, 통화 환율 또는 몸무게에 대한 운동 빈도와 다이어트 방법의 효과를 예측할 수도 있습니다.

참고: LINEAR_REGRESSION 및 PREDICT_LINEAR_REGRESSION 스토어드 프로시저는 Linux on IBM z Systems에서는 사용할 수 없습니다.