|
음에도 불구라고 자료 수집의 어려움 등의 이유로 단지 3개의 설명면수만이 포함된 것이 이 분석의 설명도를 그다지 높지 않게 나오게 한 이유인 것 같다.
(부록 표1 ) 잔차 출력 - 더빈 왓슨 통계이용 -
관측수
Y 예측치
잔차
표준 잔차
1
566372
2
|
|
|
음 ②조금그렇다 ③보통이다 ④대체로 그렇다 ⑤매우 그렇다 I. 서론
1. 문제의식
2. 조사연구의 목적
II. 본론
1. 조사방법
2. 각 분석의 가설설정
1) 교차분석
2) t검정
3) f검정
4) 상관분석
5) 회귀분석
III. 결론
IV. ABSTRACT
1.
|
|
|
음을 알 수 있었다. 따라서 유의수준이 낮은 변수를 선택적으로 고르는 전진선택법과 후진선택법으로 여러 모형을 분석해 본 결과 빵가격 1kg과 교사임금이 회귀모형의 변수일 때 가장 높은 R제곱 값을 가지며 그 유의확률 또한 가장 낮음을
|
|
|
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
|
|
|
회귀직선
■ 해석
○ 상관관계는 두 변수간 선형적 관계성을 알아본다면 회귀분석은 독립변수와 종속변수의 선형 관계식을 통해 종속변수의 값을 예측하고자 하는 것으로 위 적합선을 살펴 보면 음의 크기를 가지고 있으며, 나이가 들수록
|
|
|
cart, bayesian 각각의 분석결과와 분석방법을 비교하시오.
logistic regression은 결과치가 함수형태로 나타나지만 cart는 decision tree형태로 나타나기 때문에 분석결과를 좀더 쉽게 알아 볼 수 가 있다. 한편, bayesian은 데이터를 분석을 할때 관측된 데이
|
|
|
예측정보
Ⅲ. 공시정보와 부문별 공시
Ⅳ. 공시정보와 주석공시
1. 예비분석 결과
2. 대차대조표상
3. 주식베타 모형에 의한 회귀분석 결과
4. 주식수익률표준편차 모형에 의한 회귀분석 결과
5. 기업가치 평가모형에 의한 회귀분석한
|
|
|
예측의 실패사례 3
2. 태블릿 PC의 수요예측 4
(1) 태블릿 PC의 판매 추세 4
(2) 가중이동평균법을 이용한 수요예측 4
(3) 지수평활법을 이용한 수요예측 5
3. 태블릿 PC 디스플레이공장의 수요예측 6
4. 태블릿PC와 소비자 물가지수의 회귀분석 7
|
|
|
분석이라고 생각하지는 않는다. 회귀분석의 목적이 변수간의 관계를 설명하기 위함인데 우리가 조사를 하면서 경제성장에 따라서 자동차 수가 증가를 하게 되면 그에 비례하여 사소한 교통사고라도 당연히 증가할 것이라는 생각으로 조사를
|
|
|
분석, 기술적 통계
신뢰도 검증
Cronbach's α
변수 요약
요인분석, 군집분석
상관연구
두변수
양적변수
Pearson 상관계수
서열변수
Spearman 상관계수
이분변수
상류상관계수
인위적 이분변수
양분상관계수
세변수
양적변수
회귀분석
두집단 이하
분
|
|
메뉴펼치기
