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존재한다는 근거를 제공한다.
참고
이는 앞의 SPSS 출력에서 p-값(유의확률)이 0.0966(<0.01)이었던 결과와 일치함을 확인할 수 있다. 1 연관성의 형태
2 상관계수
3 모상관계수의 추론
4 부분상관계수
5 비모수 상관계수
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계수
1). 상과계수의 개요
2). 상관계수의 범위
3). 상관계수(r)와 결정계수(r2)사이의 관계
4). 상관계수(r)에 미치는 척도변경의 효과
5). 모상관계수의 추론
4. 공분산과 상관계수와의 관계
Ⅲ. 결론
⊙ 참고문헌
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계수(sample correlation coefficient)가 된다. 가장 흔히 사용하는 표본상관계수인 피어슨상관계수(Pearson correlation coefficient)는 다음과 같다. [공분산]
◦ 연관성의 측도
◦ 연관성의 방향
◦ 공분산의 정의
◦ 공분산의 의미
◦
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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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