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영향의 정도를 비교할 수 있음 다중회귀분석
다중회귀분석의 기본개념
다중회귀분석의 목적
추정 및 검정
모형에 대한 추론
유의성 검정
변수의 선택 방법
다중 공선성
다중공선성의 진단방법 및 척도
다중공선성의 해결방법
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다중공선성진단
다중회귀모형에서 가장 중요한 가정은 독립변수들이 서로 독립이라는 것이다. 그것을 확인하는 것이 다중공선성진단이다. 다중공선성은 두가지 방법으로 진단할 수 있다. 분산팽창계수(VIF)및 공차한계(Tolerence limit)을 보거나
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신뢰구간
4)y의 개별관측치에 대한 예측구간
5)분산분석(Analysis of Variance)
6)회귀식의 적합도 검토
7)잔차분석
8)변수변환
9)영향력 진단(Influence Diagnostics)
10)다중공선성(Multicollinearity)
11)설명변수의 선택
4. 참고문헌
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방법으로 동기 부여할 수 있다는 것을 알게 되었고 논문 등을 참고해 동기부여에는 이론 외에도 더 많은 요인들이 작용할 수 있다는 것도 알게 되었다. 이론과 관련해 우리의 경험을 떠올려보고 이론을 임상에서 어떻게 적용할 수 있는지 생
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목적
2.모형 설정
(1)변수 설정 및 자료 수집
(2)회귀 방정식 설정
(3)회귀 모형의 타당성 분석
3.회귀 진단
(1)이분산성(Heteroskedasticity)
(2)다중공선성(Muticollinearity)
(3)자기상관(Autocorrelation)
4.가설 검정
5.시사점
Appendix
참고자료
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