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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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회귀직선의 기울기 이 0 이 아니므로 회귀직선이 유의하다는 것을 나타냄Source(요인)
SS(제곱합)
df(자유도)
MS(평균제곱)
Regression(회귀)
SSR
1
MSR=SSR/1
MSP/MSE
Error(잔차)
SSE
n-2
MSE=SSE/n-2
Total
SST
n-1
< 분산분석표에서 얻은 결과 >
● 결정계수(Coeffici
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회귀분석(Regression)
〔목적〕
한 변수가 다른 변수들과 어떠한 관계가 있는지 (영향을 미치는지, 인과관계가 있는지 등)를 분석하고 한 변수의 값을 가지고 다른 변수의 값을 예언하고자 할 때 사용.
회귀계수(Regression Coefficient)는
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상관분석(regression)
상관분석과 단순회귀분석
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관계의 분석 - 둘 또는 그 이상 변수의 관계를 알아봄
✓ ex) 키·몸무게, 통계성적·학점, 소득·소비, 물가·GNP, 금리·주가, 인기도·외모, …
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회귀분석의 결과를 해하기"위한 간단한 예만 들고자 한다.
예를 들어, 선형회귀(linear regression)의 통계방법을 이용하여 계산한 결과 아래와 같은 회귀방정식을 얻었다고 가정해보자.
V = 1.90 + 1.130X
위의 방정식에서 는 개인의 연령을 뜻하며, Y
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회귀분석>
두 변수의 관련성을 구체적인 함수의 형태로 나타내어 한 변수의 값으로부터 다른 변수의 값을 예측하는 것을 회귀분석(regression analysis)이라고 한다.
우리는 독립변수가 한 개로 놓고 분석을 하므로 단순회귀분석(simple regression)이
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