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Data 수집 불가
Future Work
1. 종속 변수 vs. 독립변수, 독립변수 vs. 독립변수 간 상관관계 검사 후 변수 제거
2. 판단근거가 되는 |r|, R-square, VIF 값 수준 결정
3. Minitab을 이용한 회귀 방정식 도출 및 검증
예상 Process
연구계획 수립
데이터 수집
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선형으로 변화하였는가? linear regression line (선형 역행선)의 기울기는 저항값과 같으므로 전압이 증 가함에 따른 저항의 변화가 표현된다. 전구가 뜨거워지면서 빛나면서 저항은 온도가 어 떻게 바뀌는가?
6. 전구는 옴의 법칙을 따르는가? 실험
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18.56188548
Sum of Squared Residuals 32042.554100
Regression F(2,93) 137.3285
Significance Level of F 0.00000000
Durbin-Watson Statistic 0.124034
Q(24-0) 444.458261
Significance Level of Q 0.00000000
Variable Coeff Std Error T-Stat Signif
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1. 상관관계 분석(1/3)
상관관계란?
변수간의 밀접한 정도 즉 상관관계를 분석하는 통계적분석방법
회귀분석(regression analysis)에서 변수 사이 관계식의
신빙성 여부확인
회귀상관분석(regression and correlation analysis)이라 하며,
회귀분석이라는
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은 회귀식이 선형(직선)인 것으로 가정하고 접근할 경우 선형회귀분석이라고 한다. 이때 설명변수가 하나일 경우를 단순선형회귀분석(simple linear regression analysis)이라 하고, 복수일 경우에는 다중선형회귀분석(multiple linear regression analysis)이라
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28
29
DO 농도(mg/L)
8.42
8.41
8.41
8.41
8.41
8.41
8.41
8.4
8.41
8.41
시간에 따른 DO 농도의 변화
Linear regression of the data
각 실험의 KLa값 계산(eq : ln[(Cs-C0)/(Cs-Ct)]=KLa(t-t0)
구 분
①번 실험
②번 실험
③번 실험
KLa
0.201
0.355
0.561
토 의
- 염도가 없을 경우의 물에
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.0052
7
0.245
0.0062
8
0.279
0.0051
9
0.2823
0.006
평균
0.23
0.01
위의 그래프와 표의 값을 토대로 비선형 회귀 분석으로 공식이 만들어져 있다. 그 식은 다음과 같다.
- Nonlinear Regression
`^{ }
L(t)`=`m_{ 1` } `+`m_{ 2 } ```` TIMES [1-e^{ -m_{ 0 } TIMES m_{ 3 } } ]
- 3-parameter
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인자)의 선택
- 선택 목적
(1) 종속변수에 대하여 영향력이 큰 독립변수를 찾는다.
(2) 가능한 한 최소의 변수로 최대의 효과를 본다.
- 단계별 회귀 (Stepwise Regression)
(1) 종속변수에 기여도가 가장 높은 변수(X1)를 선택하다.
(2) 나머지 변수 중에
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1.1주제 선정 배경
부동산 투기로 인해 부동산의 가격이 천정부지로 치솟고, 높은 교육열로 인하여 강남 8학군으로의 이전을 많은 부모님들이 원하고 있어 하늘 높은 줄 모르고 오르는 강남의 주택가격에 대한 관심에서 시작하여. 첫째, 과연
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regression result
y = a + b x
a = 0.424
b = 8.12
r = -0.917
5차 실험
Time (s)Distance (m)
0.0000000.00
0.0240770.02
0.0435450.04
0.0602690.06
0.0754370.08
0.0894530.10
0.1024760.12
0.1148560.14
0.1261730.16
0.1369050.18
0.1475940.20
0.1573120.22
0.1667480.24
0.1760290.26
0.3758720.28
0.3896710.30
Q
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