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변수들 간의 연관 관계를 적절한 모형으로 표현하여 분석하는 방법.
일반적인 선형회귀모형
분석절차
Analyze(분석)-Regression(회귀분석)-Linear(선형)
화면 5.9 회귀분석 대화상자
7. 예제 자료를 이용한 작업과정
(예제 1.2) 대학교 1학년생 20명을 임
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모형이 타당하지 않다. 추가적으로 독립변수의 제곱항 등이 필요하다. 또는 yj 의 적절 한 변환이 필요하다.
6) 분석 및 결과 해석
- P값이 0.05를 넘지 않을 경우 대립가설 채택 -> 선형회귀모형이 존재한다.
- 선형회귀모형이 존재한다면..
분
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모형(통계모형)을 가정하고, 관측된 자료로부터 이 모형을 추정하는 통계분석방법으로 주로 예측에 사용된다.
2)회귀분석의 단계
①산점도 : 변수간의 수학적 모형을 찾는다.
②통계적 모형 : 선형모형으로 유도(변수변환)
③모형의 추정 : 추
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모형에 투입되는 객관적 특성
가계 대출 - 소득, 자산, 연령, 직업, 주소 등.
기업 대출- 부채 비율과 같은 재무 비율.
ㅇ. 선형확률모형
회계비율과 같은 과거자료를 모형의 투입자료로 사용하여 과거 대출금의 상환기록을 설 명한다.
선형 회
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선형회귀 모형에 가법적인 경향요소(trend factor)가 사용된다면 선형회귀모형은 다음과 같이 표현된다.
여기서 Yt는 주어진 연도의 경향추정값이고, b0는 X=0일 때 Yt의 값(즉 절편)이며, b1은 X가 한 단위 증가할 때 Yt의 증가량(즉 추세직선의 기울
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선형 모형(Flexible nonlinear Model)의 하나로, 신경생리학과의 유사성 때문에 일반적으로 다른 (통계적) 예측모형에 비해 보다 흥미롭게 여겨지고 있다.
주로 Supervised data에 적용되어 결과변수(target)에 대한 예측(Prediction)이나 분류(Classification)를
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바로 카오스가 비선형구조를 가지고 있다는 점이다. 카오스가 극심한 변동성을 보이는 것은 바로 이 때문이다. 주가나 환율과 같이 변동성이 심한 자산가격을 카오스 모형으로 접근하는 이유는 가격의 변동성이 외부충격보다 가격내부의 동
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모형을 이용한 지원도구
선형모형, 비선형모형, 정수모형, 네트워크 모형, 의사결정
(3) 기술적 지원도구
원인-결과분석, 시뮬레이션, 대기모형`
2) 의사결정 유형별 지원도구
(1) 일상적 의사결정: 인공지능
(2) 적응 의사결정: 손
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모형에 비해 감소하였다.
분산분석(b)
모형
제곱합
자유도
평균제곱
F
유의확률
1
선형회귀분석
15932648.014
5
3186529.603
332.115
.000(a)
잔차
1017034.089
106
9594.661
합계
16949682.103
111
a 예측값: (상수), ExRate, BSI, Balance, CBY, M2
b 종속변수: KOSPI
KOSPI Index=-880.5
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모형에서는 다중공선성이 존재한다 할 수 없다. 이와 같은 절차들은 분산의 비율 값으로써 각 변수들 간의 다중공선성 여부를 판단하기 위한 방법이다. 높은 선형종속관계를 갖는 다중공선성이 존재하면 최소제곱추정량의 계산이 불가능할
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