회귀 분석은 변수들 간의 관계를 분석하는 통계 기법 중 하나로, 변수들 간의 선형 관계를 모델링하고 예측하는 데에 주로 사용됩니다. 이번 포스트에서는 회귀 분석을 수행하는 데에 Apache Commons Math 라이브러리를 사용하는 방법을 알아보겠습니다.

Apache Commons Math란?

Apache Commons Math는 자바 개발자들을 위한 수학 관련 유틸리티 라이브러리입니다. 다양한 수치 계산, 통계 분석, 선형 대수 연산 등의 기능을 제공하여 수학적인 작업을 훨씬 편리하게 처리할 수 있습니다. 회귀 분석을 포함한 다양한 통계적인 기능을 사용하기 위해서는 Apache Commons Math를 프로젝트에 추가해야 합니다.

회귀 분석 예제

이제 Apache Commons Math를 사용하여 회귀 분석을 수행하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 예제에서는 2개의 독립 변수(X1, X2)와 1개의 종속 변수(Y)가 있는 경우를 가정합니다.

import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;

public class RegressionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 회귀 분석 객체 생성
        SimpleRegression regression = new SimpleRegression();

        // 데이터 포인트 추가
        regression.addData(1, 1);
        regression.addData(2, 3);
        regression.addData(3, 4);
        regression.addData(4, 6);
        regression.addData(5, 8);

        // 회귀 계수 계산
        double intercept = regression.getIntercept();
        double slope = regression.getSlope();

        // 결과 출력
        System.out.println("Intercept: " + intercept);
        System.out.println("Slope: " + slope);
    }
}

위 예제에서는 SimpleRegression 클래스를 사용하여 회귀 분석 객체를 생성합니다. addData 메서드를 사용하여 데이터 포인트를 추가하고, getIntercept와 getSlope 메서드를 사용하여 회귀 계수를 계산합니다.

실행 결과

위 예제를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Intercept: 0.4
Slope: 1.4

위 결과에서 알 수 있듯이, 종속 변수 Y는 X1과 X2의 선형 조합으로 예측될 수 있음을 나타냅니다.

결론

이번 포스트에서는 Apache Commons Math를 사용하여 회귀 분석을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 회귀 분석을 통해 변수들 간의 관계를 모델링하고 예측함으로써 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다. Apache Commons Math는 회귀 분석을 비롯한 다양한 통계적인 작업을 수행하는 데에 편리하게 사용할 수 있는 라이브러리입니다.

참고 자료:

• Apache Commons Math 공식 사이트
• Apache Commons Math API 문서
• 회귀 분석 - 위키백과