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일반적인 Linear Regression Analysis에서 Y는 연속형 변수이면서 정규분포를 따라야 사용이 가능하다. 하지만 현실의 데이터들은 이러한 가정들이 항상 충족되는 것은 아니다. 현실에서는 다음과 같은 문제들도 다루는 경우가 있다. 1. Y가 범주형일 경우, 성공/실패나 생존/사망 등과 같은 두 개의 범주로 구성된 binary variable일 수 있고, 여러 범주를 띄는 우수/보통/미흡, A/B/C/D/F 등의 세 개 이상의 범주로 구성된 multicategory variable일 수 있다. 이 경우 범주형은 정규분포를 따르지 않는다. 2. Y는 어떤 사건이 발생하는 횟수일 수 있다. 연간 철도사고횟수, 상담횟수, 식당을 이용하는 횟수 등의 제한된 값을 가지며 음수일 수 없다. 또 해당 변수..

MLE란? Maximun Likelihood method라고도 불리며, 최대우도법이라고 한다. 어떤 사건이 일어날 가장 높은 확률 값을 찾는 것이라고 볼 수 있다. 어떤 모수 $\theta$로 결정되는 확률변수의 모임 $D_{\theta} = (X_{1},X_{2},...,X_{n})$이 있고, $D_{\theta}$ 의 확률변수가 $f$라고하면 $f$에 대해서 가능도 $\mathcal{L}_{\theta}$는 다음과 같이 표현할 수 있다. $\mathcal{L}_{\theta} = f_{\theta}(x_{1},x_{2},...,x_{n}) $ $\hat{\theta} = \underset{\theta}{\text{argmax} \mathcal{L(\theta)}} $ 만약 $X_{1},X_{2},....