본문내용
분 산을 가진다.
회귀선의 결정계수: 표본 관측치 로부터 추정된 회귀선이 그 관측 자료에 어느 정도 적합한가를 측정하는 계수. (변동이 총변동 중에서 차지하고 있 는 비율)
2) 구간추정과 가설검정
: 추정량 와의 값이 통계적으로 신뢰할 수 있는지의 여부를 검토 하는것 (회귀 계수가 갖는 표본분포를 알아보아야한다.)
3) 회귀분석 예측: 점 예측치와 실제치 사이에 일반적으로 생기는 차이를 예측오차라 고 한다. (예측의 오차는 추정상의 오차와 교란항 때문에 생긴다.) 그리고 예측오차는 예측구간을 갖고 예측구간이 넓어질수록 신 빙성이 낮아진다.
** 다중회귀분석
: 두 개 이상의 독립변수를 함께 고려하여 종속변수의 변화를 설명하고자 하는 회귀분 석. (중회귀분석 이라고도 한다.)
1)다중회귀모형의 설정: 일반적인 선형모형이 설정되면 최소자승법을 사용하여 회귀계 수를 구한다.
2)다중회귀방정식의 추정: 각각의 추정치는 실제치와 일치하지 않는데 그 차이가 잔차 이다. 단순회귀모형의 경우와 마찬가지로 최소자승법은 이 잔차들의 합이 최소로 되는 회귀모수의 추정치의 값을 구하 는 것이다. 따라서 추정지에 대하여 최소자승법으로 편미분 하여 각각의 값을 구한다.
회귀선의 결정계수: 표본 관측치 로부터 추정된 회귀선이 그 관측 자료에 어느 정도 적합한가를 측정하는 계수. (변동이 총변동 중에서 차지하고 있 는 비율)
2) 구간추정과 가설검정
: 추정량 와의 값이 통계적으로 신뢰할 수 있는지의 여부를 검토 하는것 (회귀 계수가 갖는 표본분포를 알아보아야한다.)
3) 회귀분석 예측: 점 예측치와 실제치 사이에 일반적으로 생기는 차이를 예측오차라 고 한다. (예측의 오차는 추정상의 오차와 교란항 때문에 생긴다.) 그리고 예측오차는 예측구간을 갖고 예측구간이 넓어질수록 신 빙성이 낮아진다.
** 다중회귀분석
: 두 개 이상의 독립변수를 함께 고려하여 종속변수의 변화를 설명하고자 하는 회귀분 석. (중회귀분석 이라고도 한다.)
1)다중회귀모형의 설정: 일반적인 선형모형이 설정되면 최소자승법을 사용하여 회귀계 수를 구한다.
2)다중회귀방정식의 추정: 각각의 추정치는 실제치와 일치하지 않는데 그 차이가 잔차 이다. 단순회귀모형의 경우와 마찬가지로 최소자승법은 이 잔차들의 합이 최소로 되는 회귀모수의 추정치의 값을 구하 는 것이다. 따라서 추정지에 대하여 최소자승법으로 편미분 하여 각각의 값을 구한다.
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