|
행렬이 구해지며 장기승수행렬은 식(7)로부터 구해진다.
Ⅴ. 벡터자기회귀(VAR)의 유의점
VAR모형에 의해서 예측을 할 수 있음은 두말할 나위 없다. 그러나 여기에서는 예측모형으로서의 역할을 설명하지 않았다. 그것은 2장에서 설명된바와 같
|
|
|
행렬 */
PROC SGSCATTER DATA=evaluation;
MATRIX convenience accuracy kindness efficiency pleasant automatic
/ DIAGONAL=(HISTOGRAM NORMAL);
RUN;
/* 상관계수 행렬 */
PROC CORR DATA=evaluation NOSIMPLE;
VAR convenience accuracy kindness efficiency pleasant automatic;
RUN;
/* PLOTS=MATRIX로 산점도 행
|
|
|
행렬을 이용한 모수추정
중회귀 모형
y = x + ,
(n*1) (n*(k+1)) (k+1)*1 (n*1)
에서 의 최소자승추정량은
3) 추정량들의 특성
최소자승추정량
의 기대값과 분산은 각각
=
[정리](Gauss - Markov 정리)
중선형회귀모형
y = x + ,
(n*1) (n*(k+1)) (k+1)*1 (n*1)
에서
|
|
|
과정에서 미각적인 부분과 효용성을 선호하는 것으로 알 수 있다. 1. 서론
2. 본론
-자료입력
-변수설명
-상관계수행렬 계산
-요인추출과 요인수 결정
-스크리 도표
-요인회전
-요인해석
3. 결론
-결과
-한계점
|
|
|
행렬
data(longley)
longley
pairs(longley) # 산점도 행렬
위 결과를 보면, Armed.Forces를 제외한 모든 변수는 다른 변수와 높은 상관관계를 보이고 있다. 다만, 다른 변수에 비해 상대적으로 Unemployed와의 상관관계는 높지 않다.
상관계수행렬을 확인
|
|
 |
계수로서 나타내는 분석기법을 의미한다.
논문①과 논문②에서는 Cronbach's Alpha 계수를 이용하여 다항목 척도간의 신뢰성 분석을 하였고, 특히 논문②의 경우 통계자료의 분석은 통계분석 프로그램인 SPSSWIN 9.0이라는 프로그램을 사용하였다.
|
|
메뉴펼치기
