■ 단순회귀모형 회귀계수 추정치 되돌아보기 ** 단순회귀모형에서는 편미분을 통해, 상수항(beta0)과 직선의 기울기(beta1)를 각각 계산하였다.그러나 다중회귀모형에서 회귀계수 추정치를 구할 때는 상수항까지 포함된 행렬, 그 자체를 바로 최적화하였다. => 따라서 이 차이가 발생한 지점(상수항을 넣어서 회귀계수를 계산하냐 마냐)을 중점으로 살펴보기로 함.■ 'No intercept' 모형에서 살펴보는, 상수항과 나머지 회귀계수 간의 관계 * 이렇게 상수항이 애초에 포함되지 않는 모형을 생각해본다고 하자. 이때 독립변수 X는 총 p개로 각 변수는 최적화된 회귀계수(beta1, beta2, beta3, ..., betap)를 가지고 있음. * 이제 이 모형을 '중심화'시켜볼 것임. * 이제 이렇게 살펴보..

■ 단순회귀모형의 최소제곱 추정량의 분산▶ b1의 분산 ▶ b0의 분산 ■ 표준오차로 표현하기.

■ 단순회귀모형 ■ 단순회귀모형의 최소제곱 추정