|
상관 및 회귀분석
두 변수 간의 상호관계는 표본상관계수와 산점도를 이용하여 분석한다.
1. 상관계수
[1] (시료)상관계수(r)
[2] (모)상관계수
[3] 결정계수: 기여율
[4] (측정)회귀계수(b)
2. 상관에 관한 검추정
3. 단순회귀분석
[1] 단순회
|
|
|
회귀모형은
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
|
|
|
단순회귀분석
①자료
X는 긴장수준이고 Y는 수행이다. 어느 정도 긴장하면 작업효율이 높아지지만 지나치면 오히려 작업효율이 떨어질 수 있다. 「SAS와 통계자료분석」p.414-415,이종구,학지사,2001
피험자
긴장수준
수행
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
1
|
|
|
단순회귀분석에서와 마찬가지로 1993년을 기준으로 나누어서, 1981년부터 1983년까지 13년간의 연도별 시계열 자료를 사용하여 담배소비함수를 추정한 결과를 살펴보면 LN_DI(2000년 불변가격 기준 1인당 국민처분가능소득)의 추정치는 0.2372 그리
|
|
|
영향을 받은 것으로 생각되었다. 따라서 영화관객수가 도시근로자가구의 월평균소득에 어떻게 영향을 끼치는지 단순회귀분석을 통해 검증하고자 한다. 1. 가설설정
2. 통계자료내용
3. 통계분석결과
4. 결과해석
5. 결론-시사점
|
|
 |
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
|
|
|
분석할 수 있는 힘을 키워야 할 것이다.
- 참고 문헌
1. 단행본
강성도 『화이트헤드의 과정철학 입문』서울: 조명문화사, 1992.
2. 정기 간행물
김상일 “과정신학의 발달과 전개” 기독교 사상사, 제 30권, 7호, 1986.
김상일 “화이트헤드의 종
|
|
|
분석모형의 적합도를 검증하기 위하여 다중회귀모형, 확률회귀모형을 개발하고 동일한 검증자료를 이용하여 예측교통사고율과 실제교통사고율의 오차를 비교분석하였다.
이상의 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 변수간의 복
|
|
|
회귀식의 전체설명력인 R2값의 차이도 나타나지 않고 있다. 따라서 성×성역할태도라는 독립변수는 대인관계 문제에 영향을 주지 않는 것으로 볼 수 있다.
- 회귀분석을 할 때, 독립변수 중에 명목변수나 서열변수가 있을 때 그 변수를 더미변
|
|
|
분석
분산분석표의 유의확률 값이 유의수준 5%에서 0.0001로 0.05보다 작으므로 모형은 적합하며 R-Square가 0.3247로 추정된 회귀식이 주어진 데이터와 약 32%정도 적합함을 알 수 있다.
추정된 회귀식을 분석해보면, 다른 변수를 고정시킨 후 디자인
|
|
 |
(주)단순한부띠끄에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
|
|
 |
(주)단순한부띠끄에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
|
|
 |
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,
|
|
 |
회귀분석과 분산분석 기법을 습득하고, 졸업생의 취업률 향상에 기여하는 연구를 수행하였으며, 그 결과 취업률이 평균 10% 상승하는 성과를 이뤄냈습니다. 이러한 경험들은 통계학은 단순한 수치 분석이 아니라, 사회적, 경제적 문제를 해결
|
|
 |
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
|
|
 |
분석 이후 15% 감소하는 성과를 이끌어 냈습니다. 이러한 경험을 통해 통계학이 단순 데이터 처리에 그치는 것이 아니라 정책 결정과 문제 해결에 핵심 역할을 한다는 사실을 깨닫게 1.지원동기
2.입사 후 포부
3.직무 관련 경험
4.성격 장
|
|
 |
게 의료현장에 적용할 수 있을까?’라는 질문을 스스로에게 던지며 공부하는 편입니다. 예컨대 회귀분석을 배울 때 단순히 모델 적합도를 높이는 것보다는, 그 결과가 환자나 정책결정자에게 어떤 의미를 가질지 생각합니다. 누군가는 단순
|
|
메뉴펼치기
