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상관분석(regression)
상관분석과 단순회귀분석
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관계의 분석 - 둘 또는 그 이상 변수의 관계를 알아봄
✓ ex) 키·몸무게, 통계성적·학점, 소득·소비, 물가·GNP, 금리·주가, 인기도·외모, …
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상관분석
- 상관분석의 개요
- 공분산과 산포도
- 피어슨 상관계수
- 스피어만 서열상관계수와 편상관계수
- 교차분석
2. 회귀분석
- 회귀분석의 개념
- 회귀분석의 종류
- 단순회귀분석의 개요
- 회귀식 모형
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T* = 7.388, p-값 : 0.0001
Ŷ = -35153 + 1.8486X1
4. 취업자수 (X4)
F* = 69.133, p-값 : 0.0001, R2 = 0.6277
T* = 8.315, p-값 : 0.0001
Ŷ = -17683 + 1.0409X4 1. 연구의 목적 및 배경
2. 연구의 방법 및 범위
3. 상관분석
4. 회귀분석
5. 결 론
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회귀분석(regression analysis)이라고 한다.
우리는 독립변수가 한 개로 놓고 분석을 하므로 단순회귀분석(simple regression)이다.
R은 상관계수를 나타내고 R 제곱은 기여율을 나타낸다.
Ⅲ. 분석후 결론
위의 회귀분석을 실시한 결과
carats=7.269E-02+2.629E
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회귀식 형태는 두 변수 사이의 선형관계를 가정한 선형관계식이다. 단순선형회귀분석의 목적은 회귀선 주위에 있는 점들의 수직편차(오차) 자승합을 최소화하는 선형 방정식을 구하는 것이다.
● 4-2 상관관계 및 추정의 표준오차
회귀분석이
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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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3. 변수 46
4. 자료의 분석방법
Ⅳ. 연구 결과
1. 기업의 조직학습구축현황
2. 조직학습구축정도와 조직성과의 상관 분석 결과
3. 조직학습 구축정도와 조직성과
Ⅴ. 결론
1. 요약
2. 결론
3. 제언
참고문헌
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분석_건국대학교병원
3) 보건복지부 암등록통계(통계청 승인통계 11744호 1. 서론
2. 관련연구
2.1 데이터 연구 툴
2.2 데이터 처리
2.2.1 나이
2.2.2 시간의 동향
2.2.3 종양 크기와 림프절 전이, 다른 장기 침범 여부의 상관관
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분석한 결과이므로, 향후 분석을 위해서는 운영주체별 비교(민자, 공사 운영 휴게소), 노선별 등 다양한 측면의 다변화 연구가 필요하다고 판단된다.
분석방법론 측면에서도 회귀분석을 활용하여 단편적인 연구를 수행하였으나, 이용자들과
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분석한 결과이므로, 향후 분석을 위해서는 운영주체별 비교(민자, 공사 운영 휴게소), 노선별 등 다양한 측면의 다변화 연구가 필요하다고 판단된다.
분석방법론 측면에서도 회귀분석을 활용하여 단편적인 연구를 수행하였으나, 이용자들과
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관세법인광장에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황
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(주)평화산소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(주)평화산소에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(유)상관철망에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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(유)상관철망에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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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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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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분석, 상관분석을 수행하고 간단한 회귀 모형을 세워보았었는데 이 과정에서 단순히 분석 결과를 도출하는 것보다, 데이터를 정제하고 시각화하며 결과를 해석하고 설명하는 과정의 중요성을 절실히 깨달았던 것이었습니다.
이러한 경험을
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회귀분석 결과 유의미한 상관관계가 나왔지만, 그것이 인과를 증명하는 것으로 오해할 수 있는 표현을 사용해 교수님께 지적받은 경험이 있습니다. 이후부터는 결과에 대한 해석 시 '무엇을 말하지 않는가'도 함께 고민하며 작성하는 습관을
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분석 능력을 바탕으로 한 고객 니즈 파악 영업 분야에서 강점을가지고 있습니다. 교내 통계연구소에서 진행하는 특강을 수료하며 통계 분석 능력을 키운 경험이 있기 때문입니다. SPSS 프로그램으로 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를
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