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계적 신뢰도) *** : 99%, ** : 95%, * : 90%
<표 3-26> 그랜져 인과관계 검정 결과
(기간 : 1998년6월～2003년3월)
귀무가설
주가통화량
통화량주가
F-통계량
2.37002
7.47030
유의확률
0.10350
0.00141
검정결과
귀무가설 채택
귀무가설 기각
(통계적 신뢰도) *
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개념 ADF(Augmented Dicky Fuller 검정), https://chukycheese.github.io/translation/statistics/augmented-dickey-fuller-test/ ※ 1970년 1분기∼2019년 4분기까지 분기별 GDP(2015년 기준)의 원계열과 계절조정계열을 찾고 다음 문제에 대해 답하시오.
1. 원계열과 계절조정
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가설 설정이 필요합니다.
이러한 오류들을 이해하고 올바르게 대응하는 것은 연구의 정확성을 보장하고, 실제적인 의사 결정에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 통계적 오류를 정확히 파악하고 이에 대한 대응책을 마련하는 것은 모든 연
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귀무가설을 검정할 때의
t-
통계량의 제곱과 같다.
전진선택법은 최대로
f+(f-1)+…+1=f(f+1)/2
개의 회귀분석을 하면 되므로, 모든 가능한 회귀의
(2^f -1)`
개에 비교하면 작은 숫자이다. 이 방법은 직관적으로는 타당한 듯 보이는 이점이 있으
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비교해 보았을 때 카이제곱 검정 통계량은 2.951이고 자유도 df=5, 유의 확률은 0.708이었다. 즉, 유의 확률 0.708은 기준 유의 수준 =0.05의 영역을 벗어난다. 그러므로 독립변수인 성별은 종속변수인 구입처와 상관관계를 갖는다는 귀무가설 는 기
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비교하여라.
위의 그림으로 확인한 결과 남자의 체중 평균이 여자의 체중 평균보다 높음을 알 수 있다.
그리고 그림으로 봐서는 퍼진 도가 비슷하여 분산이 비슷할 것으로 예상된다.
추가적으로 기술 통계량으로 분산을 확인해본결과 남자의
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통계적으로 유의한 차이를 보이지 않고 있다. 따라서 학년에 따른 학생식당 만족도에 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후 검정 실시결과 각 학년 간 유의확률이 모두 p>0.05이므로 역시 차이가 없는 것으로 나타났다.
귀무 가설 채택 - 학년
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검정하는 t값 3.260의 확률적 표시인 유의확률이 0.004이므로, 유의수준 = 0.05에서 이 회귀계수는 통계적으로 매우 유의하다고 볼 수 있 다. 1. t검정
1) 단일 평균검정
2) 두 평균 간 차이의 검정
- t검정의 예
2. 분산분석
1) 일원분산분석(on
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가설 검정의 토대를 형성하는 기본논리이다. 이렇듯 가설 검정에서 연구가설의 수용은 조건적이다. 연구가설과 영가설의 사례 5가지
각 가설에 대한 조작적 정의를 하시오
1. 연구가설, 영가설의 개념과 예시
2. 조작적 정의의 개념과
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4. 추정결과 분석
Ⅴ. 실효환율의 형태분석
1. 환율제도의 변화와 실효환율의 변동성
2. 실질실효환율의 이탈(deviation)
가. 단위근 검정방법
나. 환율이탈에 대한 단위근 검정
3. 실질실효환율의 특징
Ⅵ. 결론 및 시사점
참고 문헌
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