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분석기법들은 종속변수가 단지 이변량(예 : 사건이 일어날 때와 일어나지 않을 때)으로 나누어진 값만을 가질 때는 그 현상을 예측하는데 적용하기가 어렵다.
로지스틱 회귀분석(logistic regression)이란 단지 이변량의 값만을 가지는 종속변수(예
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분석에서 주의할 점
- 회귀분석에서 가장 중요한 문재 가운데 하나는 다중공선성의 문제로서 다중공선성의 문제를 해결하기 위해서는 유의하지 않은 변수를 제거한 다음에 다시 회귀분석을 실시하는 것이 바람직하다. 1. 회귀분석의 정의
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회귀 분석
두 X 변수 중에서
하나의 변수 제거
결과치를 가장 잘 예측할 수 있는 X 변수 결정
|r|=1에 가까운 X 변수들의
조합이 있는가?
모형전체 및 개별 유의성 검증시
유의차가 있는가?
모델에 대한 교정
교정모델에 대한 회귀분석
회
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regression model for forecasting. OLS method is to be used for simple and multiple regressions.
2. Analysis for individual stocks Descriptive statistics
During the 5-year period from 2002 through 2006, all five stocks outperformed S&P 500 index. However, when we look at the graph we can find that
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수(logistic function)라 부르고,
z`` =`` beta_0 + beta_1` x `
라 놓을 때
E(y)``=``{exp(z)} over{1+exp(z)}`
또는
1 over {1+exp(-z)}`
으로 표현된다. 이 값은 어떤 사건이 일어날 확률로 해석할 수 있다. 로지스틱 회귀분석(logistic regression)이란 단지 두 개의 값만을 가
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