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동래향교 고왕록
동래향교 고왕록(東萊鄕校 考往錄)은 부산광역시 동래구 명륜동, 동래향교에 있는 조선시대의 필사본 책이다. 1782년~1900년까지의 동래향교와 관련된 통문, 추록, 등본 등 95건의 문서가 초록되어 있으며 동래향교의 중수·중건 사적도 기록되어 있다. 특히 1784년에 이루어진 동래향교 이건에 관한 기록이 거의 대부분을 차지한다.
2008년 12월 16일 부산광역시의 유형문화재 제99호로 지정되으며, 2019년 5월 28일 부산광역시 시립박물관에 기증되었다.
동래향교 고왕록 개요
동래향교고왕록에는 1782~1900년 사이의 동래향교 관련 문서 95건이 초록되어 있다. 동래향교와 관련된 각종 영건사적(營建事蹟), 통문(通文), 추록(追錄), 등본(謄本), 보장(報狀), 품목(稟目), 축문(祝文), 상량문(上樑文), 별록(別錄), 서목(書目), 상서(上書), 감결(甘結), 고목(告目), 절목(節目) 등이 수록되어 있다.
향교에 보내온 사림의 각종 통문, 향교 이건 관련 문건, 특정 개인 집안의 문서를 고왕록에 등재해 주기를 청하여 추록된 문서, 동래향교 재정 규정, 향교 교임(校任)의 선출과 그 신분에 관한 규정 등이 주된 내용이다. 동래향교의 중수·중건 사적과 각종 통문, 정장, 절목 등 문서이다. 특히 1784년 동래향교 이 건에 관한 기록이 거의 대부분을 차지한다.
동래향교 고왕록 개요
이 자료는 조선후기 동래지역의 향교 연구의 기본 사료로 이용되고 있으며, 향교 연구는 물론 동래 지역 향권에 관계한 향촌사회 향반의 동향 연구에도 매우 중요한 자료로써, 조선후기 향교, 향청 연구의 사료적 가치가 높은 일급 사료이다.
이 자료는 필사본으로서 유일한 자료이므로 서지학적으로도 귀중한 가치가 있으며, 부산(동래)의 지방사, 지역사 연구와 지방교육 연구의 기초 자료로서도 유용 하다. 현재 전해지는 향교자료가 거의 없는 상황에서 동래향교고왕록을 부산광역시 유형문화재로 지정하여 원본을 보존하는 것은 매우 의미 있는 일이라고 판단된다.
장성베도라치
장성베도라치(Zaprora silenus)는 페르카목에 속하는 조기어류 물고기의 일종이다. 장성베도라치과(Zaproridae)와 장성베도라치속(Zaprora)의 유일종이다. 북태평양에서 발견되는 해양 어류이다. 장성베도라치는 알라스카 서부 알류샨 열도부터 러시아 캄차카반도에 이르는 지역, 베링해 나바린 협곡과 남쪽으로 일본의 홋카이도 섬과 캘리포니아주 몬터레이까지 지역에 분포한다.
장성베도라치 계통 분류
다음은 2015년 라드첸코(Radchenko)의 연구에 기초한 계통 분류이다.
동성애성전환자
동성애성전환자(Homosexual transsexual)은 성전환자에 대한 분류의 하나로 출생당시 지정된 성을 기준으로 동성을 좋아하는 트랜스젠더를 말한다.
동성애성전환은 성과학, 심리학, 정신의학에서 사용되는 분류학적 범주로, 동일한 생물학적 성별의 구성원에게 매력을 느끼는 트랜스젠더 또는 트랜스섹슈얼을 분류한다. 성별 정체성이 아닌 출생 시 지정된 성별을 기준으로 남성에게 끌리는 트랜스 여성을 분류한다. (더 드물게 여성에게 끌리는 트랜스 남성)
성적 취향에 따라 트랜스 여성을 분류하는 개념은 1923년 Magnus Hirschfeld에서 시작되었으며 1966년 성학자인 해리 벤자민이 벤자민 척도의 구성 요소로 더욱 발전시켰다. 동성애 성전환자라는 특정 용어는 1973년 Kurt Freund에 의해 만들어졌고 1982년부터 그와 다른 사람들에 의해 사용되었다.
동성애성전환자
1980년에 발표된 DSM III에서는 성전환자를 진단하고 동성애, 이성애, 무성애 또는 미지정이라는 용어를 사용하여 성전환자의 성적 지향을 명시했다. 이 관습은 Hirschfeld, Benjamin, Freund와 같은 연구자들의 분류학적 연구에서 유래했으며, 성적 지향에 따라 트랜스 여성을 그룹화하면 그들 사이에 중요한 질적 및 통계적 차이가 드러났다는 것을 발견했다. 이러한 차이는 다양한 연구자들에 의해 여러 가지 뚜렷한 원인을 나타내거나 암시하는 것으로 유지되었다. 동성애 성전환자라는 용어는 벤자민, 프로인트, 블랜차드, 앤 로렌스, J. 마이클 베일리, 제임스 캔터 등 다양한 학자들의 출판물에서 사용되었다. 성학자 레이 블랜차드는 1980년대 후반에 개발된 성전환 유형학에서 한 유형의 남성-여성(MTF) 성전환자와 관련하여 개념을 사용한다.
동성애성전환자
동성애성전환이라는 용어는 성학자, 언어학자, 트랜스젠더 활동가들로부터 트랜스 정체성에 대해 혼란스럽고 둔감하다고 비판받아 왔다. 밀턴 다이아몬드는 설명되는 사람의 성별 또는 성별 정체성에 대해 가정하지 않는 성적 지향에 대한 중립적 설명자로서 안드로필릭(남성에게 끌림) 및 부인성애(여성에게 끌림)라는 대안을 제안했다. androphilia 및 gynephilia와 같은 용어는 주어진 트랜스 여성의 남성에 대한 매력을 평가하기 위해 Modified Androphilia Scale을 사용한 연구와 같은 현재 연구에서 동성애자, 이성애자 또는 비 동성애자를 대신하거나 동시에 사용되는 경우가 있다. S. J. Wahng은 2004년에 동성애 성전환자라는 용어가 "구식"이라고 주장했다. 트랜스섹슈얼리티라는 용어는 DSM-IV에서 정신 장애로 삭제되었고 진단 라벨로서 성 정체성 장애로 대체되었지만 DSM IV-TR에는 남성, 여성, 둘 모두에 대한 매력 또는 둘 다에 대한 매력이 명시되지 않았다.
"동성애성전환"에 대한 대부분의 연구는 트랜스 여성을 대상으로 진행되었다. 그들은 일반적으로 사회 경제적으로 불리하고 일련의 남자 형제 자매에서 늦게 태어나고 크로스 젠더 페티시즘이나 자기 여성 성애를 보일 가능성이 낮고 남성 성애가 아닌 트랜스 여성보다 어린 나이에 커밍아웃한다. 여성 대 남성 성별위화감의 유병률이 남성 대 여성 GD의 유병률과 비슷하지만 할당된 여성의 성별 차이에 대한 연구는 상대적으로 거의 이루어지지 않았다.
레이랜드 트럭
레이랜드 트럭(영어: Leyland Trucks)는 잉글랜드의 자동차 메이커이다.
레이랜드 트럭 역사
1896년에 랭켜셔 스팀 자동차 컴파니(영어: Lancashire Steam Motor Company)로 설립되었다. 1907년에 레이랜드 자동차로 사명이 변경되었다. 1968년에 BMH와 합병이 되면서 브리티시 레이랜드(영어: British Leyland)로 사명이 변경이 되었다. 1975년에 국영화가 되었다. 1986년에 로버 그룹이 인수를 했지만 1987년에 회사가 분리 되면서 버스 사업부는 레이랜드 버스로 설립이 되었고 이 회사는 네덜란드의 자동차 메이커인 DAF 트럭에 인수 후 레이랜드 다프(영어: Leyland DAF)로 변경되었다. 1993년에 경영난으로 인해 DAF 트럭이 도산이 되면서 영국의 트럭 사업부와 밴 사업부가 분할이 되었는데 이 중 밴 사업부가 오늘날 LDV 자동차가 되었다. 1998년에 미국의 트럭 사업부인 파카 그룹에 인수되었다. 2006년에 파카 그룹이 자회사인 포든 트럭 브랜드의 트럭 제조를 중지를 결정하면서 레이랜드 트럭 생산이 단종과 동시에 DAF 트럭 브랜드로 합병되었다.
카트만두 더르바르 광장
카트만두 더르바르 광장(네팔어: वसन्तपुर दरवार क्षेत्र)은 네팔 카트만두에 있는 더르바르 광장 중 하나이다.
인터내셔널 데이터 코퍼레이션
인터내셔널 데이터 코퍼레이션(International Data Corporation, IDC)은 미국의 IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 시장조사 및 컨설팅 기관이다. 1964년 패트릭 맥거번(Patrick Joseph McGovern) 등이 설립했다. IDC는 전 세계 110여개 국가에 1,100명 이상의 시장 분석 전문가를 두고 있다. IDC는 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치, 이벤트 그룹인 IDG의 자회사이다. 본사는 미국 매사추세츠주에 있다.
한국IDC는 1997년 IDC의 현지 법인으로 설립된 이후 해외 및 국내 시장 정보를 조사하여 제공한다. 정규 리서치 서비스에서부터 커스텀 컨설팅, 이벤트를 포함한 마케팅 솔루션에 이르는 종합적인 어드바이저리 서비스를 제공한다.
실내초등학교
실내초등학교는 대한민국 강원특별자치도 화천군에 있는 초등학교다.
유촌초등학교 오음분교
유촌초등학교 오음분교(楡村初等學校 梧陰分校)는 대한민국 강원특별자치도 화천군에 있었던 공립 초등학교이다.
도리원초등학교
도리원초등학교는 대한민국 경상북도 의성군에 있는 초등학교다.
단촌초등학교
단촌초등학교는 대한민국 경상북도 의성군 단촌면 세촌리에 있는 초등학교다.
단밀초등학교
단밀초등학교는 대한민국 경상북도 의성군에 있었던 공립 초등학교이다.
다인초등학교
다인초등학교는 대한민국 경상북도 의성군 다인면 서릉리에 있는 공립 초등학교다.
가음초등학교
가음초등학교는 대한민국 경상북도 의성군 가음면 가산리에 있는 공립 초등학교다.
하르파기페르속
하르파기페르속(Harpagifer)은 페르카목에 속하는 조기어류 속의 하나이다. 하르파기페르과(Harpagiferidae)의 유일속이다. 10종으로 이루어져 있다.
심심풀이 - 러브서바이벌 두근두근
《심심풀이 - 러브서바이벌 두근두근》은 2004년 10월 16일부터 2005년 1월 15일까지 방송되었던 예능 프로그램이다.
심심풀이 - 러브서바이벌 두근두근 게임 방식
게임 방식은 여러 차례 바뀌었다.
호감도와 상관없이 무작위 커플 선정 게임으로, 남자는 화살 끝을 잡고 여자는 화살촉을 잡아 남자가 끌고 끌려오는 여성과 한 커플이 된다.
닭살 멘트를 날려 서로의 심박수를 합쳐 가장 높은 점수를 얻은 커플이 승리한다.
내 마음을 사로잡은 이성과 커플이 되어 있는 동성에게 대결을 신청해서 이기면 파트너를 체인지할 수 있다.
깃대장어
깃대장어(Ptilichthys goodei)는 페르카목에 속하는 조기어류 물고기의 일종이다. 깃대장어과(Ptilichthyidae)와 깃대장어속(Ptilichthys)의 유일종이다. 뱀장어처럼 가늘고 길며, 몸길이는 최대 34cm 정도이다. 베링해부터 미국 오리곤 주 사이의 북태평양에서 발견된다.
깃대장어 분포 및 서식지
베링해를 포함한 미국 알래스카주부터 일본까지 태평양 연안 해역(수심 250m 이내)에 널리 분포한다. 해수면과 수심 350m 사이에서 서식한다. 낮에는 진흙이나 모래 사이의 구덩이 속에 숨어 지내지만 밤에는 먹이를 찾아 해수면에 올라온다.
깃대장어 계통 분류
다음은 2015년 라드첸코(Radchenko)의 연구에 기초한 계통 분류이다.
앙상블 학습법
통계학과 기계 학습에서 앙상블 학습법(영어: ensemble learning method)은 학습 알고리즘(learning algorithm)들을 따로 쓰는 경우에 비해 더 좋은 예측 성능을 얻기 위해 다수의 학습 알고리즘을 사용하는 방법이다. 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(stacking) 방식으로 구분된다. 통계 역학(statistical mechanics)에서의 통계적 앙상블과 달리 기계 학습에서의 앙상블은 대체 모델들의 단단한 유한 집합을 가리키지만, 일반적으로 그러한 대체 모델 사이에 훨씬 더 유연한 구조를 허용한다.
앙상블 학습법 개요
앙상블 학습법은 여러 학습기(모델)의 예측을 결합하여 더 정확한 결정을 내리는 방식이다. 앙상블 학습법은 단일 모델이 아닌 다양한 모델의 결과를 종합하여 각 모델의 약점을 보완하고 신뢰성이 더 높은 예측값을 얻을 수 있다. 또한 복잡한 문제를 여러 개의 하위 문제로 나누어 효율적으로 해결할 수 있다. 이러한 앙상블 분류기(classifier)는 단일 분류기보다 성능이 더 좋다는 것이 실험으로 증명되었다. 질병에 걸렸을 때 여러 곳의 병원을 방문하여 여러 의사(전문가)의 진단과 처방을 들은 후 최종 결정을 내리는 것에 비유할 수 있다.
형식적으로, 가설들의 집합 {h1, h2,...,hk}을 만들고 가중치의 집합 {w1, w2,...,wk}을 설정하여 H(X)=w1h1(X)+w2h2(X)(X)+...+wkhk(X)인 분류기를 만드는 것이다.
앙상블 학습법 배깅
배깅 알고리즘(bagging)은 bootstrap aggregating의 줄임말로 통계적 분류와 회귀 분석에서 사용되는 기계 학습 알고리즘의 안정성과 정확도를 향상시키기 위해 고안된 앙상블 학습법의 메타 알고리즘이다. 여러 인공지능 모델이 독립적으로 학습한 후, 각 결과값을 평균하여 최종 예측값을 결정하는 방식이다. 배깅은 분산을 줄이고 과적합(overfitting)을 피하도록 해준다. 결정 트리 학습법이나 랜덤 포레스트에만 적용되는 것이 일반적이기는 하나, 그 외의 다른 방법들과 함께 사용할 수 있다.
앙상블 학습법 부스팅
부스팅(Boosting) 알고리즘은 기계 학습에서 지도 학습의 편향과 분산을 주로 줄이기 위한 앙상블 메타 알고리즘이자 약한 학습자를 강한 학습자로 변환하는 기계 학습 알고리즘 계열이다. Schapire (1990)에 의해 취약한 학습 알고리즘을 개선시키는(boosting) 방법으로 소개되었다. 부스팅은 컨스(Kearns)와 밸리언트(Valiant, 1988, 1989)가 제기한 질문인 "약한 학습자의 집합이 하나의 강력한 학습자를 만들 수 있는가?"라는 질문을 기반으로 한다. 약한 학습자는 실제 분류와 약간만 상관관계가 있는 통계적 분류로 정의된다(무작위 추측보다 사례에 더 나은 레이블을 지정할 수 있음). 대조적으로, 강력한 학습자는 실제 분류와 임의의 상관관계가 있는 분류자이다. 컨스와 밸리언트의 질문에 대한 1990년 논문에서 로버트 샤파이어(Robert Schapire)의 긍정적인 대답은 기계 학습과 통계학에 상당한 영향을 미쳤으며 특히 부스팅의 발전으로 이어졌다.
앙상블 학습법 부스팅
부스팅은 주어진 데이터를 모두 학습하여 모델을 생성한 후 잘 분류된 데이터는 가중치를 적게 주고 그렇지 않은 데이터는 가중치를 높게 주어, 연속적으로 새로운 모델을 형성한다. 모델들이 순서대로 학습하면서 서로의 약점을 보완하는 방식으로, 첫 번째 모델이 데이터를 학습하고 예측을 내놓으면 다음 모델이 틀린 데이터에 집중하여 이전 모델이 잘못 학습한 부분을 다음 모델이 개선하도록 학습하는 방식이다. 이는 약한 모델이 결합하여 강력한 모델을 형성하며 편향을 줄인다. 대표적인 부스팅 알고리즘으로 그라디언트 부스팅, XGBoost, LightGBM 등이 있다.
앙상블 학습법 스태킹
스태킹(stacking)은 다수의 학습 알고리즘을 이용하여 생성된 단일 모델로부터 얻어낸 예측값을 학습 데이터로 삼아 메타모델을 생성하는 방법이다.
앙상블 학습법 연구
이병우 외(2009)는 학습 데이터를 분할하여 다른 지역에서 전문가를 학습시키는 지역 전문가 방식의 앙상블 학습법을 제시하였다. 이는 결정 트리 학습법과 유사하나 말단 노드(Leaf Node)뿐 아니라 모든 노드에 분류기가 존재하며 서로 다른 기본 학습 알고리즘을 사용할 수 있다는 점에서 다르다.
소프트웨어의 발전에 따라 센서 데이터 및 이미지 처리 분야에서 알고리즘의 성능을 향상시키는 연구가 수행되고 있다. 데이터를 예측하는 데 기계학습을 이용하는 연구가 진행되고 있으며, 앙상블 학습법은 다양한 분야에서 모델의 예측 정확도를 높이기 위해 사용된다.
구조물 모형
국내에서는 구조물 모형의 동(動)특성에 의한 이상상태 감지 실험에 앙상블 학습법의 일종인 랜덤 포레스트 학습법을 적용한 사례
앙상블 학습법 연구
파고 예측
해양학 분야에서 파도의 높이를 예측하는 것에 있어서, 과거에는 물리적 원리에 기반한 수치 모델을 사용하였으나 최근에는 기계 학습을 사용하여 파도 데이터를 예측한다. 가오 루빈 외(2023)은 배깅 모델과 장단기 기억 모델을 활용하였으며, 하산 아비드 외(2024)는 부스팅 모델을 활용하여 파고를 연구하였다. 이원희와 이한진(2024)은 해양 관측소에서 수집된 데이터를 기반으로 파고를 예측하는 데 앙상블 학습법을 사용하여 앙상블 학습 모델 중 배깅보다 부스팅 모델의 성능이 더 우수한 것을 확인하였다.
표적 식별
석종원(2015)은 수중에서 수중음향 신호를 탐지하는 능동소나의 표적 인식에 배깅을 비롯한 앙상블 학습법을 사용하였다.
물수배기과
물수배기과(Psychrolutidae)는 페르카목에 속하는 조기어류 물고기과의 하나이다. 9개 속에 약 40여 종으로 이루어져 있다. 대서양과 태평양 그리고 인도양에서 발견된다. 수심 100~2800m 사이의 해저에서 서식한다. 고무꺽정이, 주먹물수배기, 얼룩수배기, 광대물수배기, 털수배기 등을 포함하고 있다.
물수배기과 하위 속
이전에 둑중개과로 분류되던 속
Alcichthys Jordan & Starks, 1904
Andriashevicottus Fedorov, 1990
Antipodocottus Bolin, 1952
Archistes Jordan & Gilbert in Jordan & Evermann, 1898
Argyrocottus Herzenstein, 1892
Artediellichthys Taranetz, 1941
Artediellina Taranetz, 1937
Artedielloides Soldatov, 1922
Artediellus Jordan, 1885
Artedius Girard, 1856
Ascelichthys Jordan & Gilbert, 1880
Astrocottus Bolin, 1936
Atopocottus Bolin, 1936
바틸루티크티스속 (Bathylutichthys) Balushkin & Voskoboinikova 1990
Bero Jordan & Starks, 1904
Bolinia Yabe, 1991
Chitonotus Lockington, 1879
Clinocottus Gill, 1861
물수배기과 하위 속
Cottiusculus Schmidt in Jordan & Starks, 1904
Daruma Jordan & Starks, 1904
Enophrys Swainson, 1839
Furcina Jordan & Starks, 1904
가시횟대속 (Gymnocanthus) - 밑횟대 포함.
Icelinus Jordan, 1885
얼음가시고기속 (Icelus) Krøyer, 1845
Leiocottus Girard, 1856
Lepidobero Qin & Jin, 1992
Megalocottus Gill, 1861
Micrenophrys Andriashev, 1954
Microcottus Schmidt, 1940
Myoxocephalus Tilesius, 1811
Ocynectes Jordan & Starks, 1904
Oligocottus Girard, 1856
Orthonopias Starks & Mann, 1911
Phallocottus Schultz, 1938
Phasmatocottus Bolin, 1936
Porocottus Gill, 1859
Pseudoblennius Temminck & Schlegel, 1850
물수배기과 하위 속
Radulinopsis Soldatov & Lindberg, 1930
Radulinus Gilbert, 1890
Rastrinus Jordan & Evermann, 1896
Ricuzenius Jordan & Starks, 1904
Ruscarius Jordan & Starks, 1895
Sigmistes Rutter in Jordan & Evermann, 1898
Stelgistrum Jordan & Gilbert in Jordan & Evermann, 1898
Stlengis Jordan & Starks, 1904
Synchirus Bean, 1890
Taurocottus Soldatov & Pavlenko, 1915
Taurulus Gratzianov, 1907
Thyriscus Gilbert & Burke, 1912
Trichocottus Soldatov & Pavlenko, 1915
Triglops Reinhardt, 1830
Vellitor Jordan & Starks, 1904
Zesticelus Jordan & Evermann, 1896
물수배기과 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
THE BEST OF DETECTIVE CONAN 3 ~명탐정 코난 테마곡집 3~
《THE BEST OF DETECTIVE CONAN 3 ~명탐정 코난 테마곡집3~》는 아오야마 고쇼 원작의 TV 애니메미션 《명탐정 코난》의 테마곡집 제3탄.
클레어몬트 맥케나 칼리지
클레어몬트 맥케나 칼리지(영어: Claremont McKenna College)는 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스군 클레어몬트에 있는 사립 리버럴 아츠 칼리지다. 클레어몬트 칼리지 소속으로, 경제학과 금융학, 국제관계론, 정책학을 특성화한 과정을 제공한다. 캘리포니아주의 다른 대학들과 달리 정치적으로 보수 성향이다.
1946년에 남자대학으로 시작했으며 1976년부터 혼성교육을 시작했다. 학부를 중심으로 운영하지만 2007년에 경제학과 금융학연구에 중점을 둔 로버트 데이 경제금융학부를 설치했다.
클레어몬트 맥케나 칼리지 역사
클레어몬트 맥케나 칼리지는 1946년에 학생들이 정치와 경제, 국제관계 분야에서 지도력을 발휘할 수 있도록 육성하고자 세워졌으며 당시 이름은 클레어몬트 남자대학으로 학생 86명과 교원 7명이 있었다. 당시 신입생의 대다수는 군인 재정착법의 지원을 받은 제2차 세계 대전 참전자들이었다. 클레어몬트 남자대학은 포모나 칼리지와 스크립스 칼리지에 이은 세 번째 클레어몬트 칼리지였다.
1970년대에 클레어몬트 남자대학은 여성을 받아들일지 말지에 관한 논쟁을 맞닥뜨렸다. 1975년에 클레어몬트 남자대학 이사회는 여학생을 받아들이기로 결정했고, 이듬해에 첫 여성 신입생들이 입학했다. 초창기의 여학생들은 선구자들(Pioneers)이라고 불리었고, 여전히 클레어몬트 남자대학 명의의 학위를 받았다. 클레어몬트 남자대학은 1981년에 초창기 이사였던 도널드 맥케나를 기리고자 이름을 오늘날의 클레어몬트 맥케나 칼리지로 바꾸었다.
클레어몬트 맥케나 칼리지 교육
학생들은 1학년 때 인문학 강습과 글짓기 강습을 들어야 하고, 세 학기동안 외국어 수업을 들어야 하며, 수학 또는 컴퓨터 과학 수업, 과학 실험 수업을 들어야 하고, 세 학기동안 체육 수업을 듣거나 운동부에서 두 시즌을 보내야 한다. 또한 학생들은 전공 이외에 적어도 인문학 (외국 문학, 영미 문학, 종교학, 철학) 수업 두 개와 사회과학(경제학, 정치학, 역사학, 심리학) 수업 세 개를 들어야 한다. 기존 리버럴 아츠 전공들 이외에도 로버트 데이 경제금융학부에서 금융학 학사와 함께 석사를 취득할 수 있고 옥스퍼드 대학교 형식의 철학, 정치학, 경제학 (PPE) 연계 과정을 전공할수도 있다. 학생과 교원 비율은 8:1이며 특정 과목에 20명이 넘는 학생들이 몰릴 경우 다른 수업을 편성해 학생들을 분산시킨다.
클레어몬트 맥케나 칼리지 교육
클레어몬트 맥케나 칼리지의 학생들은 컬럼비아 법학대학원과의 공동 법무박사 학위 과정을 거쳐서 6년 안에 학사 학위와 법무박사 학위를 받을 수 있다. 학생들은 또한 하비 머드 칼리지에서 과학과 공학 전공 수업을 들을 수 있으며, 경제학을 3년간 공부하고 나머지 2년을 컬럼비아 대학교, 다트머스 대학교, 워싱턴 대학교 세인트루이스, 스탠퍼드 대학교, 하비 머드 칼리지에서 공부하며 경제학 학사 학위와 과학 및 공학 학사 학위를 받을 수 있다.
클레어몬트 맥케나 칼리지의 학생들은 학교에서 지원하는 계획에 따라 워싱턴 D.C.나 실리콘밸리에서 한 학기동안 지내면서 사업체나 정부 기관에서 인턴으로 일하고 수업을 병행할 수 있다. 또한 학생들은 교내 모의 유엔 단체에 가입해 대학생 모의 유엔에 참여할 수 있는데, 2020년에 클레어몬트 맥케나 칼리지의 모의 유엔 단체가 북아메리카 대학 모의 유엔 대회들에서 여러 번 상을 받아 북아메리카 대학들 가운데에서 5위, 리버럴 아츠 칼리지들 가운데에서 1위에 올랐다.
클레어몬트 맥케나 칼리지는 《U.S. 뉴스 & 월드 리포트》의 2020년 미국 리버럴 아츠 칼리지 순위에서 미국 해군사관학교와 함께 6위를 기록했고, 《포브스》가 발표한 2017년 미국 대학 순위에서 아이비리그 대학들을 제치고 11위를 기록했다.
2020년에 《U.S. 뉴스 & 월드 리포트》는 클레어몬트 맥케나 칼리지의 입학 절차를 '매우 선별적'이라고 평가했다. 2019년 가을 학기에 입학한 신입생(Class of 2023)의 경우 6,066명의 지원자들 가운데 625명이 합격해 10.3%의 합격률을 보였다.
클레어몬트 맥케나 칼리지 운동부
클레어몬트 맥케나 칼리지는 스크립스 칼리지, 하비 머드 칼리지와 함께 팀을 이루어 경기에 나선다. 전미 대학 체육 협회 디비전 III에서 활약하며 남자부는 스택(Stag), 여자부는 아테나스(Athenas)로 부른다. 남자부의 경우 골프와 농구, 미식축구, 수구, 수영, 야구, 육상 경기, 축구, 크로스컨트리, 테니스가 있고, 여자부의 경우 골프와 농구, 라크로스, 배구, 소프트볼, 수구, 수영, 육상 경기, 축구, 크로스컨트리, 테니스가 있다.
배깅
배깅(영어: bagging)은 bootstrap aggregating의 줄임말로 통계적 분류와 회귀 분석에서 사용되는 기계 학습 알고리즘의 안정성과 정확도를 향상시키기 위해 고안된 일종의 앙상블 학습법의 메타 알고리즘이다. 또한 배깅은 분산을 줄이고 과적합(overfitting)을 피하도록 해준다. 결정 트리 학습법이나 랜덤 포레스트에만 적용되는 것이 일반적이기는 하나, 그 외의 다른 방법들과 함께 사용할 수 있다.
배깅 설명
크기 n인 훈련 집합(training set) 가 주어졌을 때, 배깅은 복원 표본추출(sampling with replacement) 방법과 균등 확률분포를 이용해 각각의 크기가 n′ 인   m개의 새로운 훈련 집합 을 생성한다. 복원 표본추출 이기 때문에 일부 관측 데이터는 각 에 반복해서 나타날 수 있다. 이러한 샘플을 부트스트랩(bootstrap) 샘플이라 한다. m개의 모델은 m개의 부트스트랩 샘플들을 이용해 만들어지고 결과를 평균(회귀분석의 경우) 또는 투표(분류의 경우)를 통해 결합한다.
로지스틱 회귀
로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다.
로지스틱 회귀의 목적은 일반적인 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적인 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서는 선형 회귀 분석과 유사하다. 하지만 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과는 다르게 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류 (classification) 기법으로도 볼 수 있다.
로지스틱 회귀
흔히 로지스틱 회귀는 종속변수가 이항형 문제(즉, 유효한 범주의 개수가 두개인 경우)를 지칭할 때 사용된다. 이외에, 두 개 이상의 범주를 가지는 문제가 대상인 경우엔 다항 로지스틱 회귀 (multinomial logistic regression) 또는 분화 로지스틱 회귀 (polytomous logistic regression)라고 하고 복수의 범주이면서 순서가 존재하면 서수 로지스틱 회귀 (ordinal logistic regression) 라고 한다. 로지스틱 회귀 분석은 의료, 통신, 데이터마이닝과 같은 다양한 분야에서 분류 및 예측을 위한 모델로서 폭넓게 사용되고 있다.
로지스틱 회귀 기초
로지스틱 회귀는 이항형 또는 다항형이 될 수 있다. 이항형 로지스틱 회귀(binomial logistic regression)의 경우 종속 변수의 결과가 (성공, 실패) 와 같이 2개의 카테고리가 존재하는 것을 의미하며 다항형 로지스틱 회귀는 종속형 변수가 (맑음, 흐림, 비)와 같이 2개 이상의 카테고리로 분류되는 것을 가리킨다. 이항형 로지스틱의 회귀 분석에서 2개의 카테고리는 0과 1로 나타내어지고 각각의 카테고리로 분류될 확률의 합은 1이 된다.
로지스틱 회귀는 일반적인 선형 모델(generalized linear model)의 특수한 경우로 볼 수 있으므로 선형 회귀와 유사하다. 하지만, 로지스틱 회귀의 모델은 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계에 있어서 선형 모델과 차이점을 지니고 있다. 첫 번째 차이점은 이항형인 데이터에 적용하였을 때 종속 변수 y의 결과가 범위[0,1]로 제한된다는 것이고 두 번째 차이점은 종속 변수가 이진적이기 때문에 조건부 확률(P(y│x))의 분포가 정규분포 대신 이항 분포를 따른다는 점이다.
로지스틱 회귀 기초
따라서, 대상이 되는 데이터의 종속 변수 y의 결과는 0과 1, 두 개의 경우만 존재하는 데 반해, 단순 선형 회귀를 적용하면 범위[0,1]를 벗어나는 결과가 나오기 때문에 오히려 예측의 정확도만 떨어뜨리게 된다.
이를 해결하기 위해 로지스틱 회귀는 연속이고 증가함수이며 [0,1]에서 값을 갖는 연결 함수 g(x)를 제안하였다. 연결함수의 형태는 다양하게 존재하는데 그 중 대표적인 두 개는 아래와 같다.
이 중에 계산상의 편리성으로 인하여 로지스틱 모형이 널리 사용된다.
로지스틱 회귀 로지스틱 함수
로지스틱 모형 식은 독립 변수가 (-∞,∞)의 어느 숫자이든 상관 없이 종속 변수 또는 결과 값이 항상 범위 [0,1] 사이에 있도록 한다. 이는 오즈(odds)를 로짓(logit) 변환을 수행함으로써 얻어진다.
N개의 관찰된 데이터 요소의 연속된 숫자가 존재한다고 가정하면, 각 데이터 요소는 m개의 독립 변수의 집합 ()을 포함하고 있고 이는 설명 변수, 예측 변수, 입력 변수, 특징, 속성이라고도 불린다. 그리고 독립 변수와 연관된 이진 값 형태의 종속 변수 가 존재한다. 이 종속 변수는 응답 변수, 결과 변수, 클래스 변수라고도 일컬어진다. 향후 수식 표현에서는 종속 변수에는 오직 2개의 가능한 값, '0' (실패 또는 없음을 의미)과 '1' (성공 또는 존재를 의미)만이 존재한다고 가정한다. 로지스틱 회귀의 목적은 독립 변수와 종속 변수의 관계를 찾음으로써, 새로운 독립 변수의 집합이 주어졌을 때 종속 변수의 값을 예측할 수 있게 하는 것이다.
로지스틱 회귀 로지스틱 함수
예시에서 볼 수 있다시피, 독립 변수는 실제 값, 이진 값, 카테고리 등 어떤 형태든 될 수 있다. 종속 변수의 형태는 연속 변수(수입, 나이, 혈압) 또는 이산 변수(성별, 인종)로 구분된다. 만약, 특정 이산 변수 값의 후보가 2개 이상이 존재한다면 일반적으로 해당 후보들을 임시 변수로 변환하여 로지스틱 회귀를 수행한다. 즉, 구분된 독립 변수들이 각각 '0' 또는 '1'의 값을 갖도록 변환한다. '0'은 해당 변수가 특정 값을 지니지 않음으로 의미하고 '1'은 해당 변수가 주어진 값과 동일하다는 것을 의미한다. 예를 들어, 혈액형의 종류는 4가지(A, B, AB, O)가 있는데 이를 로지스틱 회귀를 수행하기 위해서 데이터 변환을 하면 4가지 혈액형 중에 특정 사람의 혈액형과 같은 값만 '1'이 되고 나머지는 '0'의 값을 지닌다. 즉, A형인 사람의 데이터는 (1,0,0,0)이 되는 것이다. 이렇게 변환함으로써 구분된 회귀 계수가 이산적인 값을 지니게 할 수 있다.
로지스틱 회귀 로지스틱 함수
종속 변수 는 일반적으로 베르누이 분포의 데이터로서 표현한다. 각 종속 변수는 관찰되지 않은 확률 에 의해 결정된다. 이는 다음의 수학적 표현으로 표현할 수 있다.
각 에 대한 기대값이 베르누이 분포의 일반적인 특성을 지닌 성공 확률 와 같음을 의미한다. 즉, 만약 우리가 성공 확률 와 같은 확률을 가지는 베르누이 시행을 매우 많이 수행했을 때, 그 결과의 평균은 와 가까워지게 된다. 그 이유는 평균은 성공 횟수의 비율이 얼마나 되나에 의해 결정되는데 이는 성공할 확률과 결국 같은 의미이기 때문이다.
로지스틱 회귀의 기본적인 접근은 이미 개발되어 있는 선형 회귀의 방식을 사용하는 것이다. 즉, 독립 변수의 선형 결합과 회귀 계수에 관한 선형 예측 함수에서 비롯되었다. 선형 예측 함수 는 특정 데이터 항에 대해 아래와 같이 표현된다.
은 특정 독립 변수와 결과의 관계를 규정하는 회귀 계수를 의미한다.
로지스틱 회귀 로지스틱 함수
이 모델은 다음의 간결한 형태로 표현될 수 있다.
위를 기반으로 선형 예측 함수는 다음과 같이 간결화 될 수 있다.
로지스틱 회귀가 다른 회귀 분석과 구분되는 가장 큰 특징은 결과 값이 0 또는 1이라는 것이다. 따라서 결과 값의 범위가 인 선형 회귀의 식을 결과 값의 범위가 [0,1]이 되도록 로짓 변환을 수행한다.
로지스틱 함수를 구하는 과정은 아래와 같다.
일단, 오즈비를 종속 변수 값에 상관 없이 결과 값이 항상 [0,1] 사이에 있도록 하기 위해 로짓 변환을 수행한다.
그리고 로지스틱 회귀에서 로짓 변환의 결과는 x에 대한 선형 함수와 동일하므로,
가 되고,
위 두식을 결합하면,
이 된다.
따라서, 우리가 구하고자 하는 특정 독립 변수 x가 주어졌을 때, 종속 변수가 1의 카테고리에 속할 확률은
이다.
이를 확률 질량 함수로 표현하면 다음과 같다.
로지스틱 회귀 형식적 수학 모델
앞서 설명된 로지스틱 모델은 잠재변수 모델로서 동등한 공식화가 존재한다. 이 공식화는 이산 선택 모델 이론에서 공통적으로 쓰이며, 로지스틱 회귀를 이와 깊이 관련된 프로빗 모델과 비교하기 쉽도록 해줄뿐만 아니라, 다수의 상호연관된 선택지를 지니는 더 복잡한 특정 모델로 확장하기 쉽게 해준다. 매 i번째 시행마다 연속적인 잠재변수 (즉, 관찰되지 않은 확률변수)가 다음과 같이 분포해 있다고 해보자:
where
즉, 잠재변수는 선형 예측변수 함수와 표준 로지스틱 분포를 따르는 가산 확률 오차 변수로써 곧바로 표현될 수 있다. 그러면, 를 이 잠재변수가 양수인지 아닌지에 대한 지표로 볼 수 있다:
로지스틱 회귀 형식적 수학 모델
오차 변수를 구체적으로 표준 로지스틱 분포를 따르도록 모델링하는 것은 임의의 위치 및 축척을 가지는 보편적인 로지스틱 분포로 모델링하는 것보다 제한적이어 보이나, 사실은 그렇지 않다. 회귀 계수는 얼마든지 마음대로 고를 수 있고, 때때로 오차 변수 분포의 매개변수 변화량을 상쇄시키는데 사용될 수 있음을 명심해야 한다. 예를 들어, 0이 아닌 위치 매개변수 μ(평균값)를 가지는 로지스틱 오차 변수 분포는 절편계수에 μ를 더하면 위치 매개변수가 0인 분포와 동등해진다. 두 경우 모두 설명 변수의 설정과는 관계없이 같은 값을 낳는다. 마찬가지로 임의의 축척 매개변수 s는 축척 매개변수를 1로 설정한 뒤 모든 회귀 계수를 s로 나눈 것과 동등한 효과를 나타낸다. 후자의 경우, 의 결과값이 모든 설명변수들의 조합에 대해 이전보다 s배만큼 작아진다—그러나 중요한건, 0을 기준으로 언제나 동일한 쪽에 남아있기 때문에, 결국 같은  선택을 따른다.
(이러한 사실에서 곧 축척 매개변수의 무관성이 두 개 이상의 선택이 존재하는 보다 더 복잡한 모델에도 적용되지는 않을 수도 있음을 예견한다는 점에 주목하자.)
로지스틱 회귀 형식적 수학 모델
앞서 잠재변수 없이 일반화된 선형 모델로 표현된 것과 이 공식화가 정확히 동등함이 알려져 있다. 이는 표준 로지스틱 분포의 누적 분포 함수가 로지스틱 함수, 즉, 로짓 함수의 역함수라는 사실을 이용하여 다음과 같이 나타낼 수 있다. 다시 말해,
이고,
그러면:
이 공식화—표준 이산 선택 모델—는 표준 로지스틱 분포 대신 표준 정규 분포를 따르는 오차 변수가 사용된 프로빗 모델과 로지스틱 회귀("로짓 모델") 사이의 관계를 명료하게 한다.  로지스틱 분포와 정규 분포 둘 다 단봉형의 "종형 곡선" 모양으로 대칭적이다. 유일한 차이점은 로지스틱 분포가 조금 더 무거운 꼬리를 가지고 있어, 외진 데이터(outlying data)에 대해 덜 예민하다는 것이다(따라서 그릇된 데이터에 대해 더 강건하다).
또 다른 공식화는 별개의 두 잠재변수를 사용한다:
where
where EV1(0,1) is a standard type-1 extreme value distribution: i.e.
Then
로지스틱 회귀 형식적 수학 모델
이 모델은 종속변수의 가능한 각 결과값들에 대하여 별개의 잠재변수와 별도의 회귀 계수 집합을 가지고 있다. 이렇게 변수들을 분리하는 이유는, 로지스틱 회귀를 다항 로짓 모델에서처럼 다수-결과값의 범주적 변수들로 확장하기 쉽게 만들어 주기 때문이다. 이러한 모델에서는 서로 다른 회귀 계수들을 사용하여 가능한 각 결과값을 모델링하는게 당연하다. 각 별개의 잠재변수들을 관련된 선택을 하는데 있어 이론적인 효용(utility)으로서 의미를 부여하면, 효용 이론면에서 로지스틱 회귀를 일깨우는 것도 가능하다. (효용 이론면에서, 이성적인 수행자는 언제나 가장 큰 효용과 결부된 선택지를 고른다.) 이 접근법은 이론적으로 강력한 토대를 제공할뿐만 아니라, 모델에 대한 직관을 용이하게 하기 때문에 경제학자들이 이산 선택 모델을 공식화할 때 채택하는 방법이다. 바꿔 말하면, 다양한 종류의 확장들을 고려하기 쉽게 해준다.
제1형 극값 분포를 선택한 것은 상당히 임의적으로 보이지만, 이는 수학적 계산이 가능케 하고, 이성적 선택 이론을 통해 사용예들을 정당화할 수 있게끔 해준다.
로지스틱 회귀 형식적 수학 모델
이제는 두 벌의 회귀 계수들과 오차 변수들이 존재하고, 오차 변수가 다른 분포를 따르기 때문에 불분명해 보일 수도 있지만, 이 모델이 이전의 모델과 동등함이 밝혀져 있다. 사실은 다음의 치환을 통해 이 모델이 이전의 모델로 곧바로 축소된다.
이 치환에 대한 직관은 다음의 사실로부터 얻어진다. 두 값 중 최댓값을 기준으로 선택되기 때문에, 정확한 값들이 아닌 두 값의 차이만이 중요해진다—이로써 하나의 자유도가 실질적으로 제거된다. 또 다른 중요한 사실은 제1형 극값 분포 변수들의 차이가 로지스틱 분포라는 점이다. 즉,  이라고 하면,
다음과 같이 동치를 증명할 수 있다:
또 다른 공식화는 바로 위의 이중 잠재변수 공식화와 더 위의 잠재변수가 없는 공식화를 결합한다. 그 과정에서 다항 로짓의 표준 공식화에 한 연결점을 제공한다.
여기서는 확률의 로짓 pi를 선형 예측 변수로 쓰는 대신에, 각 두 결과값에 따라 선형 예측 변수를 둘로 분리한다:
로지스틱 회귀 형식적 수학 모델
이중 잠재변수 모델에서처럼 별도의 회귀 계수들이 쌍으로 도입되었고, 두 식의 마지막에 추가적으로  항과 함께 선형 예측 변수로서 관련된 확률이 로그 형태로 나타나 있음에 주목하자. 보다시피 이 항은 결과가 확률분포가 되도록 정규화 인자로서 작용한다. 이는 양변을 지수화함으로써 나타낼 수 있다:
이런 형태에서 보면, Z의 용도가 실은 결과를 Yi에 대한 확률분포(즉, 총합이 1)가 되도록 만드는 것임이 확실해진다. 이는 Z가 단순히 비정규화 확률의 총합이라는 것, 그리고 각 확률을 Z로 나누면 "정규화" 확률이 된다는 것을 의미한다. 다시 말해서:
그 결과 방정식들은
또는, 일반적으로
위에서처럼 다항 로짓과 같은 둘 이상의 결과값에 대하여 일반화된 공식화를 보일 수 있다. 일반화된 공식화가 Softmax 함수와 정확히 일치함에 유의하자.
이전 모델과 이 동치가 같음을 증명하기 위해, 바로 위 식에서 중복적으로 명시된 사항( 와 는 서로 독립적이지 않다)을 이용하자: 이므로 둘 중 하나만 알면 나머지 하나도 저절로 알 수 있다.  β0, β1의 복수 조합으로써 가능한 모든 설명변수들에 대하여 동일한 확률을 내놓기 때문에 결국 모델은 비식별적이다. 사실, 두 식에 아무런 상수 벡터를 더해도 같은 확률을 나타냄을 보일 수 있다:
결과적으로, 두 벡터 중 하나에 임의의 값을 선택함으로써 식별성을 복원하고, 문제를 간소화할 수 있다. 을 선택했다면,
따라서
이로써 이 공식화가 이전의 공식화와 동등함이 확실히 보여진다. (이중 잠재변수 모델에서 로 설정함으로써 동등한 결과를 내놓기 때문)
로지스틱 회귀 모델 적합
모델 적합(fitting)에는 추정(estimation)과 추정의 결과를 평가(evaluation)하는 과정이 존재한다. 추정은 로지스틱 회귀를 통한 모델을 설정할 때 필요한 계수를 예측하기 위한 것이고 평가는 추정한 모델이 데이터에 적합한지 판단하기 위한 것이다.
로지스틱 회귀의 계수 추정은 최대가능도 방법을 이용한다.
위의 로지스틱 함수를 바탕으로 가능도(likelihood)를 나타내면 아래 식으로 나타낼 수 있다.
편의를 위해 로지스틱 함수를
라 하면,
가능도는
이 된다.
이 식을 바탕으로 전체 데이터에 대한 가능도를 표현하면 아래 식과 같다. 이 때 모든 데이터는 독립이어야 한다.
(: 전체 데이터 개수,  : 데이터 중의 각 항목)
이 식을 최대로 하는 계수 (위의 식에서 ) 을 찾으면, 모델 추정이 완료된다.
최댓값을 찾기 위한 식을 계산의 편의성을 위해 최솟값을 구하는 함수로 나타내기 위해선 log 함수 형태로 고치면 된다.
Negative Log Likelihood:
그리고 위의 식은 종속 변수 y의 범위가 [0,1] 사이이므로, 이를 다시 표현하면 아래와 같다.
로지스틱 회귀 모델 적합
로지스틱 회귀에서는 위의 식을 최소화하는 닫힌 형태(closed-form expression)를 바로 구하는 것이 불가능하다.  그래서 반복 처리(iterative process)를 통해 계수를 추정하는데, 이 과정은 임의의 계수에서 시작하여 해당 계수를 반복적으로 수정해가면서 결과 모델이 개선되는지를 확인한다. 그리고 그 결과가 수렴할 때까지 모델의 개선을 반복함으로써 최종적으로 계수를 구할 수 있다.
하지만 특정 경우에는 모델이 수렴하지 않을 수도 있는데, 이는 반복 처리로써 적합한 해를 찾을 수 없기 때문으로 계수가 중요한 의미를 지니지 않음을 시사한다.  수렴에 실패하는 대표적인 이유로는 사건에 매우 큰 영향력을 미치는 예측변수의 사용, 다중 공선성(multicolinearity), 희소성(sparseness), 완분성(complete separation)들이 있다.
반복적으로 업데이트 하면서 지역적인 최솟값(local minimum)을 찾는 알고리즘 중 대표적인 방법으로는 경사 하강법(Gradient Descent)이 있고 해당 알고리즘의 코드는 아래와 같다.
로지스틱 회귀 모델 적합
각각의 데이터는 매 관측마다 0 또는 1의 값을 가지는 종속변수를 지니는 반면, 집단 데이터는 하나의 관측에 대하여 집단 내에 공통적인 특성(예:인구학적 특성)을 공유한다. 이 경우, 그룹의 어느 특정한 비율이 응답 변수의 한 범주 또는 그 외로 나뉘는 현상이 관찰된다. 만약 이 비율이 0과 1이 아니라면, 최소 카이제곱 추정법은 가중 최소 제곱법(weighted least squares)을 수반하여 종속변수가 비율의 로짓으로 표현되는 선형모델을 추정한다.
로지스틱 회귀의 평가에는 다양한 방법이 사용된다. 대표적인 방법으로는 가능도비 검정, Walt test, Pseudo-R2s, Hosmer-Lemeshow test가 존재한다.
가능도비 검정은 두 개의 모형의 가능도비를 계산하여 두 모형의 가능도가 유의한 차이가 나는지 비교함으로써 로지스틱 회귀 분석에서 각 회귀 계수가 통계적으로 유의한지 검정하는 방법이다. '포화 모델(이론적으로 완벽히 들어맞는 모델)'을 구할 수 있다고 했을 때, 편차값은 주어진 모델과 포화 모델을 비교함으로써 계산된다.
적합된 모델의 가능도,  포화 모델의 가능도
로지스틱 회귀 모델 적합
위 등식에서 D는 편차값을 나타내고, ln은 자연로그를 나타낸다. 가능도비에 자연로그를 취한 값은 음수이기 때문에 -2를 곱함으로써 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 만든다. 이 때 편차값이 작을수록 포화모델과 차이가 적은, 잘 맞춰진 분석모델임을 의미한다.
로지스틱 회귀에서 편차를 측정하기 위한 또 다른 중요한 측정값은 널편차와 모델 편차이다. 널편차는 예측 모형이 적용되지 않은, 즉, 예측 변수가 없는 모델과 포화 모델간의 차이를 말한다. 이 때, 널편차는 예측 변수 모델과 비교할 대상의 기준을 제공한다. 편차값을 주어진 모델과 포화 모델 사이의 차이라고 가정했을 때, 두 모델간의 편차가 작을수록 오차가 적은 분석 모델이다. 따라서 예측 변수들의 기여도를 평가하기 위해, 널 편차값에서 모델 편차값을 빼거나, 예측할 매개변수의 개수 차이를 자유도로 가지는 카이제곱 분포()로 나타낼 수 있다. 그리고 이를 기준으로 F-test를 수행함으로써 최종적으로 회귀 계수의 유의성을 판단할 수 있다.
라고 하면,
로지스틱 회귀 모델 적합
R2은 결정계수라 불리는데, 종속변수의 분산 중 어느 정도 비율(%)이 독립변수에 의해 설명되는가를 나타내는 값으로 0.00 ~ 1.00 사이의 값을 갖는다. 1.00에 가까운 값이 나올수록 완벽한 관계에 가까워지는 것을 의미하고, 선형 회귀에서의 다중 상관계수의 제곱과 거의 유사한 지표이다. 이는 모델의 적합도를 평가하는데 쓰인다.
R2를 계산하는 방법은 통일되어 있지 않고 많은 방법이 존재하는데, 이들 중 대표적인 세 가지는 McFadden (1974)가 제안한 방법, Cox and Snell (1989)가 제안한 방법, 그리고 Cox and Snell R2의 수정 버전이 존재한다.
McFadden이 제안한 R2은 의사-결정계수라고도 불리는데, 이는 다음과 같이 정의된다.
이 공식은 “잔차 분산(error variance)”의 감소 비율(proportionate reduction)에 해당한다. pseudo-R2의 단점은 오즈비와 직접적으로(monotonically) 연관되어 있지 않다는 점이다. 즉, 오즈비가 증가한다고 해서 반드시 R2이 증가하거나, 오즈비가 감소한다고 해서 R2이 감소하지는 않는다는 것이다.
로지스틱 회귀 모델 적합
Cox and Snell이 제안한 R2는 다음과 같이 정의된다.
이 공식은 선형 회귀 분석과 동일한 원리를 이용하는 것으로서, 선형 회귀 분석에서의 일반적인 R2이 이 공식에 의해 예측 변수가 없는 모델과 있는 모델의 가능도로 결정된다. 이것의 장점은 최대 가능도 추정을 하는 다른 종류의 회귀 분석(예시: count data에 대한 negative binomial regression)으로 확장될 수 있다는 것이다. 하지만 Cox and Snell이 제안한 결정계수는 최대 값이 1.0보다 작고, 특정 경우에는 1.0에 비해 상당히 작은 값이 될 수도 있다는 단점이 존재한다.
의사-결정계수가 Cox and Snell이 제안한 결정계수에 비해 조금 더 선호되는 경향이 있는데, 그 이유는 선형 회귀의 결정계수와 가장 유사하고, 기저율(base rate)에 독립적이기 때문이다. 또한 Cox and Snell이 제안한 R2과는 달리 이는 범위 [0,1]을 가진다.
의사-결정계수를 이용한 해석에서의 유의점은 선형분석에서의 R2 해석과 다르다는 것이다. 로지스틱 회귀분석은 종속 변수가 범주형이므로 오차의 등분산성 가정이 만족되지 않고, 따라서 오차 분산이 예측된 확률에 따라 달라진다. 또한 로지스틱 회귀분석에서 R2은 대개 낮게 나오는 편이므로, 모델 평가에서 R2에 너무 의존할 필요는 없다.
로지스틱 회귀 응용
로지스틱 회귀는 의학 또는 소셜 분석을 포함한 다양한 분야에서 많이 사용된다. 일례로, 부상을 입은 환자들의 사망 예측을 위해 사용되는 Trauma and Injury Severity Score (TRISS)는 Boyd에 의해 로지스틱 회귀를 기반으로 개발되었다. 많은 다른 의학 척도 또한 환자의 심각성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀를 이용해서 개발되었다. 로지스틱 회귀는 관찰된 환자의 특성(나이, 성별, 피검사 결과 등)을 기반으로 환자의 특정 병 감염 여부를 예측한다.
상수도 설계 시 어떤 도시의 장래 인구 추정에도 로지스틱 회귀가 쓰인다. 포화 인구를 K라 하고, a, b는 상수라고 할 때,
상수 a, b는 다음으로 구한다.
최소자승법을 이용해 b, c 계산
c를 안다면 a 역시 구할 수 있다.
로지스틱 회귀 확장
확장된 로지스틱 회귀의 종류는 다양하다.
로지스틱 회귀 추가 문헌
Peduzzi, P.; J. Concato, E. Kemper, T.R. Holford, A.R. Feinstein (1996). “A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis”. 《Journal of Clinical Epidemiology》 49 (12): 1373–1379. doi:10.1016/s0895-4356(96)00236-3. PMID 8970487.  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말)
벽보 사건
벽보 사건(프랑스어: Affaire des Placards, 영어: Affair of the Placards)은 1534년 10월 24일 프랑스 파리 시내 곳곳에 로마 가톨릭교회의 성례와 교황주의를 비난하는 벽보를 나붙여 이를 계기로 로마 가톨릭교회로부터 수많은 개신교인들이 학살당한 사건을 일컫는다. 장 칼뱅이 이 사건으로 인한 개신교인 탄압에 항의하며 쓴 책이 유명한 기독교 강요이다.
벽보 사건 배경
칼뱅은 복음사상을 가지고 있다는 혐의로 로마 가톨릭교회의 눈을 피해 피신 생활을 하고 있었다. 그러면서 자신의 복음 사상을 전수하여 제자들을 만들어 낸다.
칼뱅이 스트라스부르크고 떠나 있는 동안 그의 제자들은 가톨릭 성례에 대한 비난의 글을 1534년 10월24일 파리 시내 곳곳에 붙이고 심지어 왕의 출입문에도 붙이는 바람에 프랑스 왕 프랑수아 1세의 진노를 사게 되었다. 프랑수아 1세는 개신교인들을 잡아들이라 명령하였고 이 사건으로 칼뱅의 제자들이 죽임을 당하게 된다. 칼뱅은 이러한 제자들을 변호하기 위하여 글을 쓰는데 이것이 유명한 기독교 강요이다.