|
로지스틱회귀분석의 특징
장점
친밀성 (Familiarity)
실제성 (Feasibility)
해석상의 편리 (Interpretability)
단점
부적절하거나 불필요한 입력변수 : 변수선택방법 사용
선형성 : 다항회귀모형, 의사결정나무분석, 신경망분석 등 사용
교호작용의
|
- 페이지 62페이지
- 가격 3,000원
- 등록일 2006.03.05
- 파일종류 피피티(ppt)
- 참고문헌 없음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
회귀분석한 결과를 회귀식으로 나타난다면 다음과 같다.
Y=(-0.1232)*NTP+(-0.0352)*PGC+0.0133*DBP+(-0.0006)*TSF+0.0012*HIS+(-0.0879)*BMI+(-0.9452)*DPF+(-0.0149)*AGE
이때의 Y값이 0인지 1인지의 결과가 나오고,
그 결과가 의미가 있는 값인지는 WALD TEST를 통하여 확인
|
- 페이지 15페이지
- 가격 2,000원
- 등록일 2007.01.25
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 없음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
회귀분석
신경망
판별분석
로지스틱회귀분석
신경망
군집분석
신경망
정성척도
분산분석
의사결정나무
범주형분산분석
동시발생매트릭스
정량+정성
더미회귀분석
공분산분석
더미범주형분산분석
더미군집분석
6. 기존 접근방법과 데이터
|
- 페이지 30페이지
- 가격 3,000원
- 등록일 2004.07.22
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 없음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
다.
6. SAS Enterprise Miner Method
SAS E-Miner 로 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무에 적용시켜보았다. 함평나비축제의 Data를 Data Partition으로 Train 표본을 70%, Testing 표본을 30%로 하여 선택되는 변수와 오분류율을 살펴보았다.
1) SAS Enterprise Miner Streaming
|
- 페이지 60페이지
- 가격 3,000원
- 등록일 2004.11.17
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 있음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
의사결정나무분석 : 고려정보산업
◇ 최종후(1999), 데이터마이닝 : 기능과 사용법, 자유아카데미 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 데이터마이닝의 등장 배경
1. 출현배경
2. 국내동향
Ⅲ. 데이터마이닝의 기법
1. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석
|
- 페이지 14페이지
- 가격 6,500원
- 등록일 2009.02.26
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 있음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|