[회귀분석 (regression analysis)] 회귀분석의 의의와 주요용어, 회귀모형의 도출과 절차

소개글

[회귀분석 (regression analysis)] 회귀분석의 의의와 주요용어, 회귀모형의 도출과 절차에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 회귀분석의 의의

Ⅱ. 회귀분석의 용어와 절차

1. 회귀분석의 주요용어
2. 회귀모형의 도출과 절차

본문내용

을 적용하여야 한다. 둘째, 과거에 있어서의 일반적인 경향이 앞으로는 다른 형태로 계속될 것이라는 설득력 있는 근거가 있어야만 한다. 셋째, 시계열이 보여 주는 유형이 규칙적이어야만 한다. 즉 주기적인 파동이나 갑작스러운 불연속 등이 없어야 한다.
회귀분석의 계산과정은 상당히 복잡하기 때문에 자세한 계산법은 계량분석, 관리과학이나 통계학 관련 강의에서 다루게 될 것이다. 또 실제 계산에서는 SPSS나 SAS 등의 통계패키지(Package)를 사용해서 손쉽게 계산할 수 있다.
여기에서는 회귀분석의 결과를 해하기"위한 간단한 예만 들고자 한다.
예를 들어, 선형회귀(linear regression)의 통계방법을 이용하여 계산한 결과 아래와 같은 회귀방정식을 얻었다고 가정해보자.
V = 1.90 + 1.130X
위의 방정식에서 는 개인의 연령을 뜻하며, Y는 연령이 인 사람의 예측된 하루 TV시청시간을 의미한다. 만약 어떤 사람의 연령이 35세라면, 위 방정식의 에 35를 대입하면 그 사람의 TV시청시간이 다음과 같이 계산된다.
Y = 1.90 + 1.130(35) = 41.45
즉 연령이 35세인 사람의 하루 TV시청시간을 41.45분이라고 예측할 수 있는 것이다. 그러나 여기에서 이러한 예측의 정확성에 대한 의문이 발생할 것이다. 즉 이 예측값을 얼마나 믿을 수 있는가의 문제인데, 이러한 경우 특정 공식을 사용하여 추정된 표준오차(SEE: standard error of the estimate)를 계산해야 한다. 이 추정된 표준오차로 특정한 확률값에서의 예측의 변이량을 알 수 있게 해준다.
최소자승회귀직선

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