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로지스틱 회귀분석 사례에 대한 의견
로지스틱 회귀분석은 비선형 관계에서 독립변수와 종속변수사이의 함수관계를 설명한다. 로지스틱 회귀분석은 이분형 로지스틱과 다항 로지스틱으로 구분되는데, 이분형 로지스틱회귀분석은 일반적인
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로지스틱회귀분석의 특징
장점
친밀성 (Familiarity)
실제성 (Feasibility)
해석상의 편리 (Interpretability)
단점
부적절하거나 불필요한 입력변수 : 변수선택방법 사용
선형성 : 다항회귀모형, 의사결정나무분석, 신경망분석 등 사용
교호작용의
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로지스틱 회귀모형은
ln ( p over {1-p} ) = -2.5359 + 0.5965 x
이 된다. 제 1 장 통계적 가설검정에 대하여
제 2 장 단순회귀분석
제 3 장 단순회귀에 관한 추론
제 4 장 중회귀분석
제 5 장 중회귀분석의 추론
제 6 장 다항회귀 및 가변수
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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
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로지스틱회귀분석에서 범주형 자료로 분류하여 주면 자동으로 위의 표와 같이 더미변수로 바꾸어 준다.
방정식에 포함된 변수
B
S.E.
Wald
자유도
유의확률
Exp(B)
0 단계
상수
1.099
.516
4.526
1
.033
3.000
변수 선택방법으로 후진:LR을 사용하였다. 그
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