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비교하는 t-검정
3. 단일 및 이원 분산 분석 기법
4. 변수 간의 관계를 살펴보는 상관 분석
5. 예측 모델을 위한 회귀 분석
6. 데이터 구조를 이해하는 요인 분석
7. 유사 집단을 식별하는 군집 분석
8. 측정 도구의 신뢰성 평가
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귀의 적합
즉, 설명변수가 반응변수를 잘 설명해 주는 것
모수추정치의 유의도: 각 추정치에 대한 t값의 유의도는 각 추정치에 대한 유의도를 알아보고자 살펴본다. 1. 회귀분석의 의미
2. 단순회귀분석
3. 다중회귀분석
4. 특수한 형태
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도인가를 알아보기 위해 어느 한 변수를 통제한 상태에서 구해진 상관계수를 부분상관계수라고 한다. 중회귀 모형에서의 회귀계수들은 다른 변수를 통제한 상태에서 각각의 예측변수의- 변화에 따라 나타나는 종속변수의 변화량을 나타낸다
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도를 검정하는 방법으로는 결정계수(r²)를 이용하는 방법이 있다. 상관관계분석에서도 살펴보았듯이 결정계수란 변인간에 공유하고 있는 변량을 나타내는 지수이다. 회귀분석은 예측을 위힌 인과관계 분석이기 때문에 결정계수는 종속변인
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종속변인에 미치는 영향력의 크기를 보여주는 값으로 에타계수의 자승의 값(eta2)를 제시함.
따라서
<음료수색깔>의 설명 변량은 .700 도는 70.0%이고 <음료수색깔>과 <판매량>간의 상관관계는 0.837()이기 때문에 <음료수색깔>은
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귀모형은
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 장
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먼저”라는 생각들이 모이면 결국 큰 것이 되어 지구온난화 문제를 극복할 수 있을 것입니다. 1. 주제설정과 동기 2. 주제의 논의방향 및 용도 3. 모형의 설정 4. 변수들의 기본 통계량 5. 추정 6. 가설검정 7 . 유의성 검정 8 . 결론
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도가 높을 것이다’라는 가설은 <표Ⅲ-9> 구매여부에 따른 수업집중도 차이<t-검증> -1,2를 보면 알 수 있듯이 가설과 같이 구매자가 조금 더 높게 나타났다. 그러나 차이가 미미해 유의미한 차이는 없다고 볼 수 있다.
③ 상관관계
<
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도수 분포와 그래프
(2) 중심 경향값
(3) 분산도(variation)
(4) 상관(correlation)
(5) 단순회귀분석
4. 추리통계를 위한 기본 개념
(1) 확률과 이항분포
(2) 정규 분포
(3) 모집단분포, 표본분포, 표집분포
(4) 가설검정
5. 추리통계를 위한
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서비스, 이용료
b. 종속변수: 지명도
유의확률이 0.1이하기 때문에 통계적으로 유의한 영향을 미친다.
2. T 분석
2.1 성별과 지명도
levene의 등분산검정
평균 동일성에 대한 t-검정
F
유의확률
t
자유도
유의확률
(양쪽)
평균차
차이의
표준오차
차
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