도구명 : 주성분회귀분석(PCR)
다중공선성이 심한 X인자들을 주성분으로 바꾼 뒤 회귀하여, 안정된 계수로 예측·최적화를 수행합니다.
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1. 데이터 입력
0행 × 0열
표의 맨 위 칸(열1, 열2 …)에는 변수명을, 1행부터는 실제 데이터를 입력하세요.
데이터가 입력되면 자동으로 변수 목록이 갱신됩니다.
초기화
2. 변수 선택
반응변수 Y
예측변수 X
(숫자형만 선택할 수 있습니다. 2개 이상 필요)
교차검증:
K-Fold 교차검증
K =
선택 시 모형 요약에 CV R²가 추가됩니다. (각 Fold마다 PCA를 다시 수행)
주성분회귀 실행
3. 주성분회귀 결과
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PPT 생성
적합값 및 잔차
잔차 그래프
4. 예측
X 값을 입력하면 예측 Y, SE 적합치, 95% 신뢰구간, 95% 예측구간과 입력점의 Mahalanobis 거리(D²)를 계산합니다.
예측
5. 최적화
PPT 생성
최대화
목표값
최소화
목표 Y:
변수 범위 및 탐색 간격
데이터 범위 내 해만 (D² ≤ 관측 최대 D²)
최적화 실행
중단
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분석 결과만
분석 결과 + 해석 프롬프트
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주성분회귀 PPT 생성
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크기
A4 가로
4:3 표준
16:9 와이드
AI 해석문 (선택)
비워두면 표와 그래프만 들어갑니다.
AI 답변을 붙여넣으면 「결과 해석」 슬라이드가 추가됩니다.
만들기
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최적화 PPT 생성
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크기
A4 가로
4:3 표준
16:9 와이드
주성분회귀 PPT와 병합
병합하면 주성분회귀 슬라이드(입력한 AI 해석문 포함)가 앞에 붙습니다.
파일명: 병합 시
주성분회귀_최적화.pptx
, 아니면
최적화.pptx
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