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회귀분석을 실시해보았다.
단순회귀분석의 결과에서 절대빈곤율은 특이한 분석결과가 나왔다. 유의한 F값과 P-값이 모두 0.05이하로 그 타당성은 입증되지만, 조정된 결정계수가 음수 값이었다. 그리고 조정된 결정계수뿐만 아니라 결정계수
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공선성이 상당수 존재함을 이 결과에서 알 수 있다.
위의 결과를 종합해 볼 때, 만들 수 있는 회귀선은 다음과 같다.
Y=21.783+0.250 { X}_{1 }+0.708{X}_{3}
(위 결과에서
{ X}_{2 }
변수는 유의확률 0.05 에 속하기 때문에 기각시키지 못했음, 따라서 변수
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신뢰구간
4)y의 개별관측치에 대한 예측구간
5)분산분석(Analysis of Variance)
6)회귀식의 적합도 검토
7)잔차분석
8)변수변환
9)영향력 진단(Influence Diagnostics)
10)다중공선성(Multicollinearity)
11)설명변수의 선택
4. 참고문헌
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회귀모형에서 설명변수간의 선형적인 관계를 의미하는 다중공선성의 존재여부를 파악해야 한다.
상관표에서 나타난 바로는 두 독립변수의 상관계수는 0.37807로 선형관계가 확실하지 않고 공선성이 낮다고 볼 수 있다.
5) 회귀분석 통계량
회
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회귀분석에 있어서 자기상관문제나 다중공선성이 나타날 여지가 매우 적다는 점이다.
이제 이 변수들을 가지고 통계분석을 실시하였는데 우선 각 선물수익률을 시장포트폴리오위험에 대해서만 SUR(Seemingly Unrelated Regression)기법을 이용하여 회
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회귀분석 하였다. 1.주제선정
(1)주제 선정 배경
(2)연구 목적
2.모형 설정
(1)변수 설정 및 자료 수집
(2)회귀 방정식 설정
(3)회귀 모형의 타당성 분석
3.회귀 진단
(1)이분산성(Heteroskedasticity)
(2)다중공선성(Muticollinearity)
(3)자기상관(
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분석
(1) 자료의 일반적 특성
(2) 요인 분석
(3) 다중회귀분석 (요인 분석 결과)
(4) 다중회귀 분석 (인구통계학 특성)
(5) 다중회귀 분석 (소득수준과 직업에 따른)
7. 논문의 시사점
Ⅳ. 논문에 대한 개인적 견해
- 한계점
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회귀모형 적합성과 데이터에서 영향을 주는 이상치와 영향치를
분석하고 설명변수를 선택하는 절차방법을 분석하여 최적의 모형을 찾아내는 회귀분석에 대해서 이 자료로
분석하였다. 회귀분석에 영향을 미치는 다중공선성, 완전축소모형,
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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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회귀분석에서 가장 중요한 문제 가운데 하나는 다중공선성의 문제로서 다중공선성의 문제를 해결하기 위해서는 유의하지 않은 변수를 제거한 다음에 다시 회귀분석을 실시하는 것이 바람직하다.
선형회귀분석이 종속변수와 독립변수 사이
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