|
.본론 - 통계 분석
① Descriptives
② Correlations
③ T-Test
④ ONE WAY ANOVA
⑤ Post Hoc Tests
⑥ Regression(다중회귀분석)
⑦ Regression(단순회귀분석)
Ⅲ. 결과 - 요약
Ⅳ. 결론 및 시사점
|
|
|
Regression of price levels
2. Regression of price changes
Ⅴ. 헤지(헷지, 헷징)의 모형
1. 데이터
2. 헤지비율추정모형
1) 회귀모형
2) VECM(Vector Error Correction Model) : 벡터오차수정모형
3) 공적분관계식을 오차수정항으로 포함시킨 이변량 AR(1)-GARCH(1,1)-M
|
|
|
회귀분석(multiple regression)
- 한 변수가 다른 변수들과 어떠한 관계가 있는지를 분석하기 위하여 사용한다.
- 독립변수들의 값을 가지고 종속변수의 값을 설명하고 예측하는 것을 검증
- 예 : 직원들의 소득, 근무 연수, 클라이언트. 헌신도 등이
|
|
|
회귀분석에 있어서 자기상관문제나 다중공선성이 나타날 여지가 매우 적다는 점이다.
이제 이 변수들을 가지고 통계분석을 실시하였는데 우선 각 선물수익률을 시장포트폴리오위험에 대해서만 SUR(Seemingly Unrelated Regression)기법을 이용하여 회
|
|
|
회귀분석법
회귀분석법(regression analysis)은 매출에 영향을 주는 중요한 변수들
을 파악하고, 그 값들을 입력하여 회귀분석을 실시함으로써 매출액을
추정하는 방법이다. 즉 원인변수인 독립변수(independent variable)와 결과
변수인 종속변수(dependen
|
|
|
회귀(Simple-Regression)
신뢰성(RELIABILITY)
타당성(VALIDITY)
상관 관계(CORRELATION)
분산 분석(ANOVA)
요인 분석(FACTOR)
다중 회귀(M-REGRESSION)
판별 분석(DISCRIMINANT)
군집 분석(CLUSTER)
다차원 분석(MDS)
컨조인트(CONJOINT)
결과 분석
목적과 연구 가설에 대한 검증
|
|
|
회귀분석(Regression Analysis) 및 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
자율 학습(Unsupervised Learning)
OLAP(On-Line Analytic Processing)
군집 분석(k-Means Clustering)
KNN(k-Nearest Neighbor)
연관 규칙 분석(Association Rules or Affinity Grouping) 1) 고객관계관리
2) 전
|
|
|
Regression with Dummy Variable을 이용
회귀분석(regression)
등간(비율)
등간(비율)
분산분석(analysis of variance)
명목
등간(비율)
판별분석(discriminant analysis)
등간(비율)
명목
정준상관(canonical correlation)
등간(비율)
등간(비율)
3.2.2 변수들간의 상호 관계를 이
|
|
|
회귀분석 적용은 연구결과에 대한 과장해석을 조장할 수 있음을 주지하여 앞으로는 분석방법에 따른 대상자 수를 고려하여야 할 것이다. 다중회귀분석 결과 뒤에 가려져있는 자가간호에 대한 환자지식과 가족지식간의 유의한 상관관계는 환
|
|
|
ramming), 대기행렬(queuing theory), 모의실험(simulation), 회귀분석(regression
analysis) 등의 예측기법들이 기업의 생산관리 및 재고관리 분야에 이용되었다.
이상의 계량경영이론은 계획수립 및 통제활동의 유용한 도구가 되었으며, 경영자의 의
사결정
|
|
메뉴펼치기
