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분석의 F-검정 : 0.1033
=>x1과 y에 관한 F-검정값은 0.1033이다.
* 회귀계수에 대한 T-검정 : 0.1033
=>x1이 y에 주는 검정통계량 T값은 0.1033로써 T-검정 또한 유의한 결과를 가 져온다고 할 수 있다.
* 잔차분석 :
=>x가 y에 유의한 영향을 주면서
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회귀 모형의 종류
3)변수설명
4)선형 회귀계수(모수)의 추정
5)회귀계수의 성질
6)적합도 검토(회귀직선의 유의성 검정)
7)y의 기대치에 대한 신뢰구간
8)y의 개별관측치에 대한 신뢰구간
9)잔차분석
3.다중 선형 회귀분
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회귀진단
회귀진단은 개별 관측점의 특이성을 진단하는 것으로, 두 가지로 나누어 진다. 하나는 잔차분석이고, 다른 하나는 공선성진단이다.
①잔차분석
잔차가 오차항의 특성을 갖는다고 가정하고 잔차가 등분산성, 독립성, 정규성을 따르
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회귀분석을 통해 분석해 보았다. 부모와 자녀의 동거 여부와 자녀의 교육 수준이 TV 시청시간과 상관관계가 있는 반면 자녀의 연령은 TV시청시간과 관계가 없었다. 이 때 자녀의 교육 수준이 부모와 자녀의 동거 여부보다 TV시청시간과 더 큰
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회귀 분석 한 결과 차종도 유의하지 않은 변수임을 알 수 있다. 그래서 차종도 변수에서 제외시키기로 한다.
중고차의 가격 결정모형은 ‘사용기간’ 과 ‘주행거리’ 가 가장 중요한 결정변수인 것을 알 수 있다.
잔차분석
잔차분석의 결과
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분석모형의 적합도를 검증하기 위하여 다중회귀모형, 확률회귀모형을 개발하고 동일한 검증자료를 이용하여 예측교통사고율과 실제교통사고율의 오차를 비교분석하였다.
이상의 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 변수간의 복
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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
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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
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회귀모형 및 방법론의 기초이론 29
1. 분산분석 29
2. 다중회귀분석 33
제6절 선행연구 동향 36
제3장 기초분석 37
제1절 분석자료 37
1. 연구대상지 37
2. 자료의 수집 38
3. 공시지가 및 변동사항 40
4. 공시지가 현실
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분석틀 5
3.3 연구대상 및 범위 선정 5
3.4 자료 수집 및 분석방법 5
4. 조사결과분석 6
4.1 신뢰도 6
4.2 설문 응답자의 일반적인 특성 6
4.3 수학 수준별 수업의 다중회귀분석결과 7
4.3.1 수학 기초반의 다중회귀분석결과 7
4.3.2 수학 기초반의
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(주)코레이트타워위탁관리부동산투자회사에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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(주)코레이트타워위탁관리부동산투자회사에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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동양제강(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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우리영농조합법인에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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회계법인세진에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황
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분석은 SPSS와 R을 병행하여 회귀분석, 로지스틱 회귀 등을 활용할 예정입니다. 질적 데이터는 Nvivo 등을 사용해 주제 분석(Thematic Analysis) 방식으로 처리할 계획입니다.
또한 본 연구는 단순히 학문적 결과 도출에 그치지 않고, 실제 병원 시스템
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분석 능력을 바탕으로 한 고객 니즈 파악 영업 분야에서 강점을가지고 있습니다. 교내 통계연구소에서 진행하는 특강을 수료하며 통계 분석 능력을 키운 경험이 있기 때문입니다. SPSS 프로그램으로 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를
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분석 능력을 키웠습니다. SPSS 프로그램 사용법을 익히면서, 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에 당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습
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검토했습니다.
우선 통계청 청년층 고용지표와 사업별 수혜자 데이터를 수집하고, 수혜자의 직무유형·고용지속률 간 상관관계를 파악하기 위해 회귀분석을 실시했습니다. 분석 결과 단기직보다는 직무 연계형 채용이 고용 유지에 긍정적이
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분석 역량을 키우기 위해 어떤 노력을 했습니까?
R, Python 등 통계 프로그래밍 언어를 독학하고 실습 프로젝트에 적용했습니다. 시계열 분석, 회귀분석, 데이터 시각화 등 다양한 기법을 학습했습니다. 대학 연구 프로젝트에서 직접 데이터 전
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