*Matrix 미분
- 회귀분석에 적용
-- 모델: $y=X\beta+\varepsilon (\varepsilon = error)$
모델형태가 n개의 관측치가 리니어폼을 따른다는 것을 표현한 것
--오차제곱합: 스칼라 값으로 값이 크면 모델에 오차가 많음을 나타냄, 최대한 작게끔 하는게 중요함
-- 오차제곱합을 최소로 하는 $\hat{\beta} (rbeta)$을 구하고자 함
미분값이 0일때의 $\hat{\beta} (rbeta)$ 값
--$\beta$는 column vector
$\beta^T$(raw vector)로 미분을 했으니 column vector로 형태가 결정되어야 한다.
왜냐하면 우리가 구하고 싶은 것이 $\hat{\beta}$(column vector)이기 때문에
raw vector로 미분하여 column vector를 얻는다.
-- 미분한 함수를 0이 된게 하는 해를 찾음
