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@@ -178,39 +178,70 @@ def plot_correlation_heatmap(data):
         st.warning("상관관계 히트맵을 그릴 수 있는 숫자형 열이 없습니다.")
 
 def plot_scatter_with_regression(data, x_var, y_var):
-    fig = px.scatter(data, x=x_var, y=y_var, color='반' if '반' in data.columns else None)
-    
-    # 회귀선 추가
+    # 회귀 분석 수행
     x = data[x_var]
     y = data[y_var]
     slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
-    line_x = np.array([x.min(), x.max()])
-    line_y = slope * line_x + intercept
-    fig.add_trace(go.Scatter(x=line_x, y=line_y, mode='lines', name='회귀선'))
     
+    # 예측값 계산
+    y_pred = slope * x + intercept
+    
+    # 잔차 계산
+    residuals = y - y_pred
+    
+    # 그래프 생성
+    fig = go.Figure()
+    
+    # 산점도 추가
+    fig.add_trace(go.Scatter(
+        x=x, 
+        y=y, 
+        mode='markers',
+        name='Data Points',
+        marker=dict(color='blue', size=8),
+        error_y=dict(
+            type='data',
+            array=abs(residuals),
+            visible=True
+        )
+    ))
+    
+    # 회귀선 추가
+    fig.add_trace(go.Scatter(
+        x=x, 
+        y=y_pred,
+        mode='lines',
+        name='Regression Line',
+        line=dict(color='red', width=2)
+    ))
+    
+    # 레이아웃 설정
     r_squared = r_value ** 2
     fig.update_layout(
-        title=f'{x_var}와 {y_var}의 관계 (R-squared: {r_squared:.4f})',
+        title=f'{x_var}와 {y_var}의 관계 (R-squared: {r_squared:.3f})',
         xaxis_title=x_var,
         yaxis_title=y_var,
+        showlegend=True,
         annotations=[
             dict(
-                x=0.5,
-                y=1.05,
+                x=0.05,
+                y=0.95,
                 xref='paper',
                 yref='paper',
-                text=f'R-squared: {r_squared:.4f}',
+                text=f'y = {slope:.2f}x + {intercept:.2f}\nR² = {r_squared:.3f}',
                 showarrow=False,
+                bgcolor='rgba(255, 255, 255, 0.8)'
             )
         ]
     )
+    
     st.plotly_chart(fig)
     
     # 추가 통계 정보
     st.write(f"상관계수: {r_value:.4f}")
     st.write(f"p-value: {p_value:.4f}")
     st.write(f"표준 오차: {std_err:.4f}")
-
+    
 def perform_analysis():
     if st.session_state.filtered_data is None:
         st.session_state.filtered_data = st.session_state.processed_data.copy()