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분석표에서 얻은 결과 >
● 결정계수(Coefficient of Determination) : 총변동 중 회귀선에 의한 변동이 기여하는 비율로 회귀선의 자료에 대한 설명력을 측정하는 통계량으로 독립변수가 하나인 단순회귀에서는 상관계수와 일치한다. < 결정계수
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상관 및 회귀분석
두 변수 간의 상호관계는 표본상관계수와 산점도를 이용하여 분석한다.
1. 상관계수
[1] (시료)상관계수(r)
[2] (모)상관계수
[3] 결정계수: 기여율
[4] (측정)회귀계수(b)
2. 상관에 관한 검추정
3. 단순회귀분석
[1] 단순회
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단순회귀분석
①자료
X는 긴장수준이고 Y는 수행이다. 어느 정도 긴장하면 작업효율이 높아지지만 지나치면 오히려 작업효율이 떨어질 수 있다. 「SAS와 통계자료분석」p.414-415,이종구,학지사,2001
피험자
긴장수준
수행
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
1
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단순회귀분석에서와 마찬가지로 1993년을 기준으로 나누어서, 1981년부터 1983년까지 13년간의 연도별 시계열 자료를 사용하여 담배소비함수를 추정한 결과를 살펴보면 LN_DI(2000년 불변가격 기준 1인당 국민처분가능소득)의 추정치는 0.2372 그리
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회귀모형은
ln ( p over {1-p} ) = -2.5359 + 0.5965 x
이 된다. 제 1 장 통계적 가설검정에 대하여
제 2 장 단순회귀분석
제 3 장 단순회귀에 관한 추론
제 4 장 중회귀분석
제 5 장 중회귀분석의 추론
제 6 장 다항회귀 및 가변수
제 7
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분석(학현사 2002.2)
7. 안윤기, 박동련 : 가설검정(민영사, 1999)
8. 오택섭, 최현철 : 사회과학 데이터 분석법(나남출판사, 2003)
9. 박광배 : 변량분석과 회귀분석(학지사 2003.4)
10. http://blog.naver.com/kbluewin.do?Redirect=Log&logNo=60003105392
11. http://www.niceshot.c
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분석할 수 있는 힘을 키워야 할 것이다.
- 참고 문헌
1. 단행본
강성도 『화이트헤드의 과정철학 입문』서울: 조명문화사, 1992.
2. 정기 간행물
김상일 “과정신학의 발달과 전개” 기독교 사상사, 제 30권, 7호, 1986.
김상일 “화이트헤드의 종
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회귀식의 전체설명력인 R2값의 차이도 나타나지 않고 있다. 따라서 성×성역할태도라는 독립변수는 대인관계 문제에 영향을 주지 않는 것으로 볼 수 있다.
- 회귀분석을 할 때, 독립변수 중에 명목변수나 서열변수가 있을 때 그 변수를 더미변
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회귀모형 및 방법론의 기초이론 29
1. 분산분석 29
2. 다중회귀분석 33
제6절 선행연구 동향 36
제3장 기초분석 37
제1절 분석자료 37
1. 연구대상지 37
2. 자료의 수집 38
3. 공시지가 및 변동사항 40
4. 공시지가 현실
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분석모형의 적합도를 검증하기 위하여 다중회귀모형, 확률회귀모형을 개발하고 동일한 검증자료를 이용하여 예측교통사고율과 실제교통사고율의 오차를 비교분석하였다.
이상의 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 변수간의 복
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(주)단순한부띠끄에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)단순한부띠끄에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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단순 회귀분석을 보완하기 위해, 랜덤 포레스트(Random Forest) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 시계열 데이터를 보다 정밀하게 분석하였습니다.
또한, 데이터 노이즈를 줄이기 위해 Feature Engineering을 수행하여 주요 변수만을 선별하고,
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분석을 수행했으며, 분석결과를 시각화하고 보고서로 정리하는 전반적인 기획·실행을 주도했습니다. 단순 수치 해석이 아니라 정책 설계로 이어질 수 있도록 분석 목적을 명확히 정의한 점에서 높은 평가를 받았고, 이 경험을 통해 KERIS의 교
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해 경영의사결정에 실질적으로 기여하고 싶습니다.
13. 데이터 분석 경험 중 가장 기억에 남는 프로젝트는?
보험 해지율 예측 모델을 만들면서 Cox 회귀분석을 활용한 경험이 있습니다. 단순한 예측보다, 어떤 요인이 해지에 영향을 미치는지
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게 의료현장에 적용할 수 있을까?’라는 질문을 스스로에게 던지며 공부하는 편입니다. 예컨대 회귀분석을 배울 때 단순히 모델 적합도를 높이는 것보다는, 그 결과가 환자나 정책결정자에게 어떤 의미를 가질지 생각합니다. 누군가는 단순
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정리하고, 부족한 데이터를 보완하기 위해 다양한 데이터 소스를 검토하며 변수를 추가하는 방식으로 문제를 해결해 나갔습니다. 또한, 단순한 회귀 분석뿐만 아니라 머신러닝 기반의 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 등을 활용하여 예측 모델
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