분산분석과 회귀분석

소개글

분산분석과 회귀분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

(1)일원분산분석

(2)이원분산분석

(3)상관분석

(4)회귀분석

본문내용

변동에 대해 70.78%의 높은 설명력을 보여주고 있다. 이것의 의미는 이번 회귀분석으로 인해 각 독립변수에 대해 금년 매출총액을 추정하는 데 있어 70.86% 정확도를 갖는다는 것이다.
분산분석
자유도
제곱합
제곱평균
F 비
유의한 F
회귀
3
2.79E+13
9.31E+12
24.42651
9.92E-08
잔차
26
9.91E+12
3.81E+11
계
29
3.78E+13
유의성 검정
계수
표준 오차
t 통계량
P-값
Y절편
-1289380.647
370249.952
-3.482459998
0.0017773453
급여
0.489521989
0.093361588
5.243291158
1.77027E-05
작년 구매총액
0.119140742
0.143642044
0.829428062
0.018048626
광고메일 횟수
94925.21888
19268.5747
4.926426597
4.08059E-05
-해석 : 위 표에서 분산비율값(F값)이 24.42651이며, 유의한F값(P값)은 9.92E-08로 0에 가까운 매우 작은 값이므로 귀무가설을 기각시키고, 이 회귀분석은 3개의 독립변수로 금년도 매출액을 잘 설명해 주고 있다고 할 수 있다.
-해석 : P-값(단측 검정이기 때문에, P값/2 로 생각해야함) 을 보면 모두 유의수준 0.05이하의 매우 작은 값을 나타내고 있다. 그러므로 3가지 독립변수 모두 금년 매출액 예측에 유효한 변수임을 잘 나타내 주고 있다.
따라서 최종 회귀식은 다음과 같다.
Y = -1289380 + 0.4895*(급여) + 0.1191*(작년구매총액) + 94925*(광고횟수)

키워드

분산분석,   일원분산분석,   이원분산분석,   상관분석,   회귀분석,   교호효과,   교호작용,   분석