[통계] Multiple Linear Regression (MLR, 다중 선형 회귀분석)

다중 선형 회귀분석이란?
다중 선형 회귀 분석 (MLR) 은 여러 개의 독립변수 (explanatory variables) 와 하나의 종속변수 (response variable) 간의 선형 관계 (linear relationship)를 모델링하여, 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 통계 분석 기법이다. 쉽게 말해, 다중 선형 회귀 분석은 예측하고자 하는 대상에 다양한 요인이 어떻게 영향을 미치는지 파악하는 데 사용된다.
 
예를 들어, 석유 주식의 가격을 예측하려는 경우, 단일 요인(예: 전체 시장)만 고려하는 대신, 다중 선형 회귀는 원유 가격, 금리, 시장 지수 등 여러 요인을 동시에 분석하여 더 정확한 예측을 도출한다. 각 요인은 주가에 고유한 영향을 미치며, 다중 선형 회귀는 각 요인의 상대적 중요도를 계산하는 데 도움을 준다.
 
다중 선형 회귀분석의 전제
MLR assumes there is a linear relationship between the dependent and independent variables, that the independent variables are not highly correlated, and that the variance of the residuals is constant.
 
다중 선형 회귀분석의 활용

• 한 번에 여러 독립변수의 역할을 동시에 추정할 수 있다
• 다양한 변수의 조합을 통해 최적의 예측 모델을 구현할 수 있다
• 다양한 분야에서 복잡한 데이터의 관계를 이해하고 예측하는데 활용된다

 

다중 선형 회귀분석의 예시

 
 
 
 
 
 
출처
- https://www.investopedia.com/terms/m/mlr.asp