목차 개요 이번 포스트에서는 RSM방법론 중 2번째 프로세스인 Formulation 의 회귀모델이 선형인 경우에 대해 알아본다. 이 방법은 회귀 분석에 사용되는 가장 일반적이고 간단한 기법으로 회귀 계수를 추정하기 위해 최소자승법을 사용하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있다. Formulation 데이터를 사용하여 문제를 정의하고, 이를 최적화하는 과정을 말한다. 여기서는 회귀 문제를 고려하고 있으며, 회귀 계수(β)를 추정하여 선형 회귀 모델을 생성하는 것이 목표 또한 이 포스팅에서는 1차 선형 회귀에 대해서만 다룰것이다. 문제 정의 회귀 문제에서는 주어진 입력 변수(설명 변수)와 출력 변수(목표 변수) 사이의 관계를 모델링하기위해 선형 회귀 모델을 고려할 수 있다. yi = β..
