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단순 선형 회귀 모형 (Simple Linear Regression Analysis) $y=\beta_0+\beta_1x+\epsilon$ $\beta_0$와 $\beta_1$ 의 값 $\hat{\beta_0}$, $\hat{\beta_1}$으로 추정하는 방법 1. 최소제곱법(Least Squares Method)에 의한 추정 오차제곱합 $S$를 최소로 하는 $\beta_0$와 $\beta_1$의 값 $\hat{\beta_0}$, $\hat{\beta_1}$ 찾기 $S=\sum_{i=1}^{n} \epsilon_i^2=\sum_{i=1}^{n} (y_i-\beta_0+\beta_1x_i)^2$ $S$를 최소화하기 위해 $\beta_0$와 $\beta_1$으로 편미분한다. ... 위의 식을 0으로 만들면 ..