AI관련 논문을 읽다보면 multivariate란 표현을 몇번 봤는데,
영어사전에서 해석하면 “다변량의, 다변수의”란 뜻을 가지고 있습니다.
이것만으론 해석이 부족하다 생각하여 찾아본 것을 정리하였습니다.
multivariate(다변량의)와 univariate(일변량의)는 종속변수 y의 갯수에 따라 구분합니다.
- 종속변수가 1개이면 univariate. 따라서 y=ax+b 부터 대부분의 분석이 이에 해당할 수 있습니다.
- 종속변수가 2개 이상이면 multivariate. 종속변수가 여러개이기에 주성분분석(PCA), cluster 분석 등이 이에 해당됩니다.
※ 종속 변수 같은 의미 = dependent variable = 결과변수 = outcome variable = 반응변수 = response variable = 표적변수(target variable) = 목적변수
univariable(단변수)와 multivariable(다변수)는 독립변수 x의 갯수에 따라 구분합니다.
- 독립변수x가 한개면 univariable, 2개 이상이면 multivariable.
※ 독립변수 같은 의미
= independent variable = Explanatory variable = predictor variable = 회귀자(regressor) = 원인변수 = 조작변수(manipulated variable) = 통제변수(controlled variable) = exposure variable = risk factor = feature(기계학습에서) = 공변량(Covariate)(연속형 자료에서) = 요인(factor)(범주형 자료에서) = 입력변수(input variable)
참고 :
https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=missunny_&logNo=221480765144
https://zzanhtt.tistory.com/53
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