회귀분석(上)

Abstract

통계학에서 뿐만 아니라 데이터를 사용한 실증분석에서 회귀분석이 얼마나 중요한 부분인가를 모르는 사람이 이 머리글을 읽고 있을 리는 없을 것이다. 따라서, 머리글에서 회귀분석의 중요성을 언급할 생각은 없다. 본서의 원고를 작성하면서 다음과 같은 점에서 시중에 나와 있는 많은 회귀분석책들과 차별화를 시도하였다. 첫째, Scheffé(1959)가 쓴 고전 the Analysis of Variance의 사영이론을 가능한 한 이해하기 쉽게 설명한다. 둘째, 최신 경향의 모형선택과 회귀진단의 기법들을 자세히 소개한다. 셋째, 실험계획법의 근간이 되는 단변량분산분석, 다변량분산분석 그리고 반복측정분산분석을 회귀분석의 이론을 바탕으로 설명한다. 넷째, ARCH류의 회귀모형과 이산반응회귀모형(logistic regression model)을 소개한다. 다섯째, 설명하는 모든 이론을 실제 데이터세트에 적용해서 그 결과를 분석하고 해석한다. 따라서, 본서는 고전적인 회귀분석이론부터 최신의 회귀진단이론까지를 다루고 있다. 회귀분석이 무엇인가를 알고자 하는 사람이 본서를 읽을 수도 있겠지만, 본서는 결코 회귀분석의 입문서가 아니다. 본서는 기초통계학, 한 학기 정도의 수리통계학, 한 학기 정도의 선형대수학을 수강한 독자들을 위한 것이다. 만일 이 머리글을 릭고 있는 예비독자의 실력이 이 수준이 되지 못한다면, 이 과목들에 대해서 기초적인 실력을 쌓은 다음 본서를 읽을 것을 권한다.