[회귀분석 (regression analysis)] 회귀분석의 의의와 주요용어, 회귀모형의 도출과 절차

소개글

[회귀분석 (regression analysis)] 회귀분석의 의의와 주요용어, 회귀모형의 도출과 절차에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 회귀분석의 의의

Ⅱ. 회귀분석의 용어와 절차

1. 회귀분석의 주요용어
2. 회귀모형의 도출과 절차

본문내용

방법을 적용하여야 한다. 둘째, 과거에 있어서의 일반적인 경향이 앞으로는 다른 형태로 계속될 것이라는 설득력 있는 근거가 있어야만 한다. 셋째, 시계열이 보여 주는 유형이 규칙적이어야만 한다. 즉 주기적인 파동이나 갑작스러운 불연속 등이 없어야 한다.
회귀분석의 계산과정은 상당히 복잡하기 때문에 자세한 계산법은 계량분석, 관리과학이나 통계학 관련 강의에서 다루게 될 것이다. 또 실제 계산에서는 SPSS나 SAS 등의 통계패키지(Package)를 사용해서 손쉽게 계산할 수 있다.
여기에서는 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, Y는 연령이 인 사람의 예측된 하루 TV시청시간을 의미한다. 만약 어떤 사람의 연령이 35세라면, 위 방정식의 에 35를 대입하면 그 사람의 TV시청시간이 다음과 같이 계산된다.
Y = 1.90 + 1.130(35) = 41.45
즉 연령이 35세인 사람의 하루 TV시청시간을 41.45분이라고 예측할 수 있는 것이다. 그러나 여기에서 이러한 예측의 정확성에 대한 의문이 발생할 것이다. 즉 이 예측값을 얼마나 믿을 수 있는가의 문제인데, 이러한 경우 특정 공식을 사용하여 추정된 표준오차(SEE: standard error of the estimate)를 계산해야 한다. 이 추정된 표준오차로 특정한 확률값에서의 예측의 변이량을 알 수 있게 해준다.
최소자승회귀직선

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