회귀analysis(분석)
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작성일 20-09-29 22:44본문
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일단 회귀식이 설정되면 과거 을 이용하여 계수들을 추정하고 x의 새로운 값을 대입하여 未來(미래)의 예측치를 구한다. 회귀analysis에서 사용되는 모형 중 가장 간단한 것은 다음과 같은 1차식 형태를 취한다.
레포트/기타
회귀analysis을 위한 기초학습
■ 회귀analysis의 定義(정의)
회귀analysis(regression analysis)은 19세기 프란시스 갈톤(Francis Galton)에 의해 개발되었는데 두 변수간의 인과관계를 통계적으로 추리해 내는데 사용된다 회귀analysis에 있어서 인과관계는 종속변수(dependent variable)라 불리는 하나의 변수가 독립변수(independent variable)라 불리는 또 다른 변수에 의해 어떻게 影響(영향)을 받는가 하는 관계를 설명(說明)해 준다. 일반적으로 회귀식에서는 독립변수의 자유도는 1이며 외생요인은 데이터 갯수가 n이면 n-2가 된다 분산analysis표에서…(drop)
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다. 이때 차이을 그냥 사용하면 양의 편차와 음의 편차로 인해 상쇄효과(效果)가 발생하므로 차이(편차)의 제곱한 값을 사용한다.
y=a+bx
여기서 y는 종속변수이고 x는 독립변수이다.
■ 단순회귀analysis에서의 회귀식 도출
회귀analysis에서 a,b을 구하는 데 사용되는 대표적인 방법이 최소자승법(leat squar method)인데 이 방법은 실제 y의 값과 회귀식에서 추정되는 yi의 값의 차이을 최소로 하는 a와 b의 값을 구하는 방법이다. 독립변수가 1개일 경우를 단순회귀analysis이라 하며 2개 이상일 경우를 다중회귀analysis이라고 부른다. 일반적으로 n개의 가 있고 xm을 x 의 mean or average(평균) 이라고 할 경우
b = {Σxiyi-(n)(xm)(ym)}/{Σxi2-(n)(xm)2)}, a = ym-bxm
■ 단순회귀analysis에서의 회귀식유의성 검정
추론한회귀식에 대한 유의성을 검정하기 위하여 변동의 alteration(변화) 을 회귀(독립변수)와 외생변수로 분리하여 분산analysis표을 구한다.