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변수들 간의 상관계수들의 유의 확률이 아주 작은 값을 가지고 상관계수 값들이 1에 가까우므로 강한 양의 상관관계를 갖는다고 볼 수 있다.
(b) ALL을 반응변수로 나머지 3개를 설명변수로 하여 중회귀분석을 하시오. 여기서 추정 회귀계수의
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변수가 종속변수에 영향을 미친다.
단순회귀분석으로 설명이 불가능할 때에는 다중회귀분석을 이용한다.
-모형
Yi = 종속 / 반응 / 내생 / 목적
Xi = 독립 / 요인 / 외생 / 입력
-오차항 기본 가정
정규성 :
독립성 :
등분산성 :
-SAS에서 사용하는
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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
제 7
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5
2.2 선행연구분석 6
제3장 모형 및 자료분석 7
3.1 모형 7
3.2 자료분석 8
제4장 결 론 10
부 록 11
[표 1] 분석 자료의 단순 통계량 11
[표 2] 피어슨 상관계수, H0: Rho=0 검정에 대한 Prob > |r| 12
[표 3] 회귀분석 결과 13
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회귀 불연속분석, 실험설계 16
2. 상관적 그리고 사후 측정실험 설계
1) 상관 및 인과 관계
2) 후향적 사전검사
3) 패널연구
5) EX POST FACTO ANALYSES 사후 측정 분석
3. 유사실험에 의한 정책영향의 평가
1) 올바른 정책효과를 평가하기 위해서
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