단순 선형 회귀분석의 목적이 하나의 독립변수만을 가지고 종속 변수를 예측하기 위한 회귀 모형을 만들기 위한 것이었다면, 다중 회귀 분석의 목적은 여러 개의 독립변수(x)들을 가지고 종속변수(y)를 예측하기 위한 회귀 모형을 만드는 것이다.

예를 들면 집값에 영향을 미치는 요소가 단순히 평수만 있는 것이 아니다. 요소 중에는 평수, 교통, 집방향, 층수, 풍수지리, 범죄율, 학군 등등이 있다.

스마트폰 만족감에 영향을 주는 것

이번에 스마트폰 만족감에 영향을 주는 것이라는 주제로 다중 회귀 분석을 하려고 합니다. 위에서 말했듯이 집값에 영향을 주는 요소가 여러개인데, 마찬가지로 스마트폰 만족감을 주는 것도 여러가지 이기 때문에 다중 회귀 분석을 하는 것이다.

데이터를 불러와서 확인하면 아래와 같다.

reg(y=multi_hg$만족감, x=multi_hg[1:3])

컬럼은 아래와 같이 외관, 편의성, 유용성으로 나눌 수 있다. 여기서 interceot는 절편이다.

스마트폰 만족감에 가장 큰 영향을 미치는 것은 가장 기울기가 큰 것을 구하면 알 수 있다. 그렇기 때문에 위의 결과를 보면 기울기가 가장 높은 것은 외관이라는 것을 알 수 있다.

사실 더 간단한 방법은 아래와 같이 코드를 작성하여 확인 할 수 있다.

attach(multi_hg)
lm(만족감~외관+편의성+유용성, data=multi_hg)

위 코드를 작성하면, 아래와 같이 결과가 똑같이 나온다.