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모형에 대한 검정(관찰도수와 기대도수를 이용한 적합도 검정)
확률분포에 대한 검정(이항, 포아송, 정규, 지수분포 등에 대한 검정)
●이차원 분할표
독립성검정
동질성검정
Ⅴ. 공업통계학의 회귀분석
1. 단순회귀분석
단순회귀모형 : 독립
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이항 로지스틱회귀 모형
이항로지스틱 회의 모형은 다음과 같다.
괄호안의 부분을 logit 이라 부른다. P는 개별 케이스가 어떤 집단에 속할 확률이고 1-p는 그 집단에 속하지 않을 확률이다. 따라서 이 값이 높을 수록 그 집단에 속할 확률이 높
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음이항회귀분석결과 : 1세대 3주택 중과세 영향>
분석 결과를 보면 1세대 3주택 중과 직전에 수도권 소재 부동산의 증여는 10% 유의 수준에서 증가하였으나 비수도권 지역 부동산의 증여는 유의적인 증가가 없었다. 3주택 이상을 소유한 세대
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모형에 대한 단순회귀 적합식
모형
절편
ENERGY
TRANS
MED
총회귀계수
ENERGY
6.50361
1.12766
TRANS
-3.42405
4.09745
MED
19.57559
0.68364
ALL
편회귀계수
-3.84289
-0.34794
1.34880
-0.04412
(b)와 비교했을 때 회귀계수 간에 상당한 차이가 있음을 알 수 있다.
(d) 문제 (b)에서
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회귀분석
- 회귀분석의 개념
- 회귀분석의 종류
- 단순회귀분석의 개요
- 회귀식 모형의 도출: 최소자승법
- 회귀선의 설명력: 결정계수(R2)
- 회귀모형의 적합도 분석: 추정값의 표준오차를 이용한 방법
- 회귀모형의
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회귀 분석에서는 다음과 같은 조건을 만족시켜야한다. 첫째, 주어진 자료에서 독립 변수와 종속변수의 값의 분포가 직선적인 관계(선형성)이어야 한다. 둘째, 오차 들이 서로 독립적이어야 한다. 셋째, 이 오차들의 분산(변량)이 모두 일정해
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음 기간의 예측치로 사용하는 방법
■ 평균절대편차(mean absolute deviation : MAD 平均絶對偏差,p539)
와 평균제곱오차(mean squared error : MSE 平均濟 誤差,p539)
: 예측오차를 비교하여 가장 정확한 예측치를 제공하도록 n값을 결정할 때 예측오차를 비교
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회귀계수값을 나타내면 기업규모(총자산)와 수익성(총자본수익율) 및 성장성(매출액증가율)이 유의미한 값을 가지고 있음을 알 수 있다. 더미변수에 의한 회귀모형결과와 같이 베타계수의 부호는 총자산은 양(+)이며 총자본수익율 및 매출액
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음에 주제와 목적, 그리고 변수를 결정하는 것이 어렵고 중요하다는 것이다. 처음에 시작을 잘못 잡으면 나중에 분석이 어려워 질 수 있고 또한 잘못된 결과를 도출할 수 있다는 점을 깨달았다. 그래서 이번에 새로운 분석을 할 때도 보고서를
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모형과 를 독립변수로 한
단순회귀모형을 각각 적합시키고, 두 모형을 비교, 분석하여라.
엑셀에서 ‘데이터’ 메뉴 클릭, ‘데이터 분석’ 클릭, ‘분석도구’에서 ‘회귀분석’을 선택하고 확인을 클릭한 후 회귀분석을 실행해보면 다음
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