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3.다중 회귀 모형의 모수 추정
III. 실증분석
1. 단일 계수의 유의성 검정
1) 시도별 성장률과 재정자립도에 대한 유의성 검정.
2) 시도별 성장률과 지역별 민간 최종소비지출에 대한 유의성 검정.
3) 적합도 측정 : R²
IV. 결론
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다중회귀분석
다중회귀분석의 기본개념
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• 등장배경
▫ 회귀라는 용어는 영국의 생물학자이며 통계학자인 F. Galton(1822-1911)이 C. Darwin(1809-1882)의 진화론을 반증하기 위하여 처
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다중회귀분석
개념
다중회귀분석(multiple regression analysis)은 바로 둘이상의 독립변수가 하나의 종속변수에 미치는 영향을 분석하거나 종속변수의 값을 예측하기 위하여 독립변수와 종속변수간의 회귀방정식을 구하는 과정
? 독립변수가
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회귀식이 존재하며 삼진과 팀타점이 설명할 수 있는 비율은 49.4% 이다. 1. 다중회귀분석의 개념
2. 다중회귀분석의 효용과 사용례
3. 다중회귀분석의 전제조건
4. S P S S를 중심으로 한 다중회귀분석의 과정
1) Data 의 특성 파악
2)
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다중회귀분석을 통해 분석해 보았다. 부모와 자녀의 동거 여부와 자녀의 교육 수준이 TV 시청시간과 상관관계가 있는 반면 자녀의 연령은 TV시청시간과 관계가 없었다. 이 때 자녀의 교육 수준이 부모와 자녀의 동거 여부보다 TV시청시간과 더
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분석할수 없는 한계점이 있다.
1994년이후 추정결과 역시 다중 회귀모형이기 때문에 일반 결정계수보다는 조정된 결정계수를 살펴보면 0.3296로 시계열 자료임에도 불구하고 낮기 때문에 추정된 모형의 전체적인 통계적 적합성도 낮다고 판단
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회귀분석한 결과를 해석하여 보았을 때 국민 소득이 증가함에 따라 실업률도 상승하였고 이는 담배소비량에 영향을 미침을 알 수 있었다.
다중회귀분석이 X의 가짓수가 더 많아서인지 분석을 하면서도 단순회귀분석 때와는 달리 좀 더 어려
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분석식이 얼마나 신뢰성이 있는지 알 수 있는 부분이다.
R제곱값이 0.982이며 다중회귀식에 맞게 수정된 R제곱의 값은 0.971로써 원자료와 크게 회귀선이 다르지 않음을 볼 수 있다, 즉 표본회귀선이 신뢰할 수 있음을 알 수 있는 부분이다.
분산
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회귀분석의 경우 비교적 높은 수준의 t값으로 1인당국민소득을 잘 설명하는 변수로 볼 수 있었으나 실업률과 고등교육취학률과 함께 다중회귀분석에서 살펴볼 때는 5%로의 유의수준에서 1인당 국민소득을 설명하지 못하는 변수로 나타났다.
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. 1. 서론
가. 조사동기
나. 연구설계
2. 본론
가. 가설 설정
나. 자료의 구간화
다. SPSS통한 상관관계분석
라. SPSS를 통한 다중회귀분석-1
마. SPSS를 통한 다중회귀분석-2
1. 결론
가. 회귀식 적용
나. 한계점
다. 연구를 마치면서
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