엑셀 선형 회귀: 공식 방식 vs AI 방식

선형 회귀 분석 수행은 데이터 분석의 핵심으로, 트렌드 분석부터 예측에 이르기까지 모든 것에 사용됩니다. Excel에는 이를 위한 강력하지만 복잡한 도구인 LINEST()가 있습니다. LINEST()는 최소제곱법을 사용하여 데이터에 가장 적합한 직선의 통계를 계산하고 F-통계량 및 표준 오차와 같은 심층 모델 통찰력을 제공하기 때문에 존중받고 있습니다.

하지만 배열 수식과 난해한 출력 그리드와 씨름하지 않고도 동일한 강력한 통찰력을 얻을 수 있다면 어떨까요?

계속 읽어보시면 Excel에서 선형 회귀 분석을 숙달하는 두 가지 방법(기존의 LINEST() 함수와 분석을 더 빠르고 직관적으로 만들어 주는 혁신적인 AI 기반 접근 방식)을 알려드리겠습니다.

방법 1: 기존 수식 - Excel의 LINEST() 이해하기

예제를 시도하기 전에, LINEST()가 무엇을 하는지 높은 수준에서 살펴보겠습니다.

LINEST()는 최소제곱법을 사용하여 선형 회귀를 수행합니다. 이 방법은 관측된 y값과 직선이 예측한 y값 사이의 차이인 잔차의 제곱합을 최소화하는 직선을 찾습니다.

회귀 분석은 분석가나 데이터 과학자가 숙달해야 할 가장 절대적으로 중요한 것 중 하나입니다. 모델 비교 및 예측부터 가설 검정 및 인과 관계 추론에 이르기까지 모든 것에 사용됩니다.

Excel LINEST() 구문

LINEST()의 구문은 다음과 같습니다.

=LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])

• known_y's: 종속 데이터 값 (필수)
• known_x's: 독립 데이터 값 (선택 사항)
• const: 논리 값; TRUE는 절편 계산, FALSE는 절편을 0으로 강제 설정 (선택 사항)
• stats: 논리 값; TRUE는 추가 회귀 통계 반환, FALSE는 기울기/절편만 반환 (선택 사항)

회귀 분석을 위한 Excel LINEST() 사용하기

이제 단순 선형 회귀(하나의 독립 변수)와 다중 선형 회귀(둘 이상의 독립 변수) 모두에 대해 살펴보겠습니다.

LINEST()와 단순 선형 회귀

하나의 독립 변수로 단순 선형 회귀를 수행하려면 y값과 x값을 제공해야 합니다. 여기서의 어려움은 LINEST()가 배열 수식이라는 점입니다. 즉, 데이터를 여러 셀에 출력합니다.

=LINEST(B2:B10, A2:A10, TRUE, TRUE)

선택적 인수를 TRUE로 설정하면, LINEST()는 아래 이미지에서 볼 수 있듯이 여러 통계의 그리드를 반환합니다.

• 각 독립 변수에 대한 기울기
• 절편
• 표준 오차 값
• R-제곱 값
• F-통계량 및 자유도

통계학자가 아닌 경우 이 5x2 그리드는 해석하기 혼란스러울 수 있습니다. 어떤 숫자가 어떤 통계에 해당하는지 알아야 합니다. 일반적인 요령은 TOCOL()로 감싸서 단일 열을 얻는 것이지만, 여전히 출력 순서를 기억해야 합니다!

LINEST()와 다중 선형 회귀

LINEST()는 여러 독립 변수도 처리할 수 있습니다. known_x's 범위를 모든 독립 변수 열을 포함하도록 확장하기만 하면 됩니다.

=LINEST(C2:C10, A2:B10, TRUE, TRUE)

이 예제는 C2:C10에 있는 y값과 A 및 B 열에 있는 두 개의 독립 변수에 대한 회귀 통계를 계산합니다. 혼란을 피하기 위해 많은 사용자가 통계를 정확하게 매칭하기 위한 별도의 레이블 그리드를 생성하며, 이는 또 다른 수동 작업 계층을 추가합니다.

방법 2: AI 방식 - Excelmatic를 통한 즉각적인 회귀 분석

LINEST()는 강력하지만, 구문 기억, 배열 수식 이해, 출력 수동 해석이 필요합니다. 훨씬 더 간단한 방법이 있습니다.

Excelmatic는 선형 회귀 분석과 같은 복잡한 작업을 자동화하는 Excel AI 에이전트입니다. 수식을 작성하는 대신, 평문으로 필요한 것을 요청하기만 하면 됩니다.

Excelmatic로 동일한 회귀 분석을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Excel 파일을 업로드합니다.
2. 질문합니다. 단순 선형 회귀 분석의 경우 다음과 같이 입력할 수 있습니다.

B 열을 종속 변수로, A 열을 독립 변수로 하여 선형 회귀 분석을 수행해 주세요. 주요 통계와 차트를 보여주세요.

다중 회귀 분석의 경우 요청을 조정하기만 하면 됩니다.

A 열과 B 열을 사용하여 C 열을 예측하는 다중 회귀 분석을 실행해 주세요. R-제곱과 계수는 무엇인가요?

Excelmatic는 나머지를 처리하며, 빠르고 정확한 보고를 위한 즉각적인 답변, 차트 및 AI 기반 통찰력을 제공합니다.

LINEST() vs. Excelmatic: 간단한 비교

각 방법 사용 시기

LINEST() 사용 시기:

• 배열 수식과 통계 용어에 익숙한 고급 Excel 사용자인 경우
• 더 크고 복잡한 재무 모델 내에 동적 회귀 계산을 포함해야 하는 경우
• 외부 AI 도구 사용이 허용되지 않는 환경에서 작업하는 경우

Excelmatic와 같은 AI 도구 사용 시기:

• 트렌드 분석, 예측 또는 모델링을 빠르고 오류 없이 수행하고자 하는 경우
• 수식 작성 및 디버깅보다 통찰력에 집중하려는 경우
• 보고서 또는 프레젠테이션을 위해 차트와 요약을 빠르게 생성해야 하는 경우
• 변수 간 관계의 강도를 직관적인 방식으로 평가하고자 하는 경우

더 나은 회귀 분석을 위한 팁 (두 방법 모두 해당)

LINEST()를 사용하든 AI 도구를 사용하든, 일부 모범 사례는 항상 적용됩니다.

• 이상치 확인: 회귀 분석 실행 전 항상 데이터의 이상치를 확인하세요. 기본 OLS 방법은 이에 민감합니다.
• 전체 그림 파악: LINEST() 사용 시 stats 인수를 사용하세요. Excelmatic 사용 시 "전체 회귀 통계"를 요청하세요.
• 데이터 시각화: 분석을 차트와 결합하여 더 풍부한 스토리를 전달하세요. Excelmatic는 이를 자동으로 생성할 수 있습니다.

결론

보신 바와 같이, Excel은 동일한 목표에 도달하는 다양한 경로를 제공합니다. LINEST() 함수는 그 복잡성을 배우려는 의지가 있는 사람들을 위해 세분화된 제어를 제공하며 Excel의 깊은 분석 능력을 증명합니다.

그러나 데이터 분석의 환경은 변화하고 있습니다. Excelmatic는 이제 비즈니스 전문가들을 위해 더 효율적이고 직관적이며 접근하기 쉬운 대안을 제공합니다. 복잡한 계산을 배후에서 처리함으로써, 데이터에서 의사 결정으로 직접 이동할 수 있도록 지원합니다.

회귀 분석을 간소화할 준비가 되셨나요? 지금 바로 Excelmatic를 사용해 보세요 그리고 비즈니스 요구에 맞는 AI 기반 예측 및 트렌드 분석의 힘을 경험해 보세요.

Excel 자주 묻는 질문

Excel에서 LINEST 함수는 무엇에 사용되나요?

LINEST 함수는 데이터에 가장 적합한 선을 찾기 위해 선형 회귀 분석을 수행하고 변수 간 관계에 대한 상세 통계를 반환합니다.

Excel에서 LINEST 출력을 어떻게 해석하나요?

LINEST는 첫 번째 행에 계수, 두 번째 행에 표준 오차, 이후 행에 R-제곱, F-통계량 및 기타 메트릭을 포함하는 배열을 반환합니다. 이 복잡한 출력은 올바르게 해석하기 위해 통계 지식이 필요합니다.

LINEST는 Excel에서 다중 회귀 분석을 처리할 수 있나요?

예, LINEST는 known_x's 범위에 추가 열을 포함시켜 여러 독립 변수를 처리할 수 있지만, 출력은 해석하기 훨씬 더 복잡해집니다.

회귀 분석을 위해 Excelmatic와 같은 AI 도구를 사용하는 장점은 무엇인가요?

AI 도구는 통계 전문성 없이도 즉각적이고 해석 가능한 결과를 제공하며, 시각화를 자동 생성하고 기술적 복잡성을 배후에서 처리합니다.

기존 방법과 비교하여 AI 기반 회귀 분석의 정확도는 어떻게 되나요?

Excelmatic와 같은 AI 도구는 기존 방법과 동일한 수학적 기초를 사용하지만, 결과를 더 접근하기 쉬운 형식으로 제공하여 비기술 사용자도 고급 분석을 이용할 수 있도록 합니다.