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높게(기왕 포함된 변수는 되도록 보유) 잡아준다.
SPSS에서는 default가 진입이 0.05, 제거가 0.1로 잡혀있다. 1) 모든 가능한 변수를 포함한 회귀식(spss=> 입력)
2) 후진선택방법
3) 전진선택방법
4) 단계식선택방법 (SPSS=> 단계 선택)
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선택법을 통한 회귀분석
후진선택법이란 전진선택법과 반대의 방법으로 선택해 나가는 방법으로, 초기에 모든 변수를 포함시킨 상태에서, 유의확률이 정해진 값 0.05보다 큰 값들 가운데 가장 큰 수부터 순차적으로 제거하는 방법이다. 이 방
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선택하는 것이 바람직하다.
변수선택의 방법
전진선택법 (Forward Selection )
전지선택법의 초기 모형은 절편만을 포함한다. 그 상태에서
f`
개의 후보 변수들 중
F`
통계량의 값을 가장 크게 하는 변수 하나르 찾는다. 그 변수를
x_(1)`
이라고
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수 값 검정을 실시한 뒤, 그 값이 가장 작은 변수부터 하나씩 제거하고 남은 나머지 독립변수를 이용해 회귀모형을 재추정하는 방법이다.
② 전진선택법 (forward selection)
종속변수에 가장 큰 상관관계가 있는 하나의 예측변수를 이용하여 회귀
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전진선택법을 이용하여 로지스틱 회귀분석 모형식을 추정
5) 결과 도출
연구 결과
더미변수를 추가한 모형의 판별력은 T-1년에 95.2%, T-2년에 88.0%, T-3년에 81.3%, T-4년에 79.5%, T-5년에 74.7%로 나타났으며, 상장폐지 년도에 가까워지면서 판별력도
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