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ormal distribution)의 형태를 취한다고 가정한다.
모집단이 비록 이변량정규분포를 따른다고 가정해도, 모상관계수의 확률분포를 직접 구해내기는 어렵다. 이러한 사실을 감안하면 표본상관계수가 갖는 확률분포를 규명하는 일은 더욱 어려운 작
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한 분포형태를 이룬다. 표본의 크기가 상대적으로 클 경우에만 r의 분포가 모상관계수에 접근하고 표본이 적을 때는 표본상관계수의 분포는 매우 다양하게 나타난다. 그래서 r을 일정한 분포를 갖는 새로운 변수로 변환하고 일단 그것을 사용
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정의한다.
그러나, 현실적으로 모집단으로부터 모상관계수를 산출할 수 있는 경우는 드물고, 따라서 일반적으로 사용하게 되는 측도는 표본으로부터 산출된 표본상관계수(sample correlation coefficient)가 된다. 가장 흔히 사용하는 표본상관계수
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계수는 -1에서 1사이의 값을 가진다. 상관계수를 구하는 식과 이를 검정하는 검정통계량과 귀무가설은 다음과 같다.
ⅰ) 상관계수 :
gamma ={ sum (x_i - bar x )(y_i - bar y ) }over {sqrt{sum (x_i - bar x )^2 sum (y_i - bar y )^2 }}`
ⅱ) 귀무가설(
H_0 `
) : 모상관계
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계수()
2) 유의성검정: 회귀식의 기울기가 1인지를 검정
에 대한 t검정
에 대한 F검정
4. 회귀모형을 이용한 추정과 예측
1) 모회귀선상의 값 의 신뢰구간
2) 개별관측치 의 예측구간
5. 회귀분석의 가정에 대한 검토 --- 잔차분석
1. 모상관계수 ρ
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