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행렬이 구해지며 장기승수행렬은 식(7)로부터 구해진다.
Ⅴ. 벡터자기회귀(VAR)의 유의점
VAR모형에 의해서 예측을 할 수 있음은 두말할 나위 없다. 그러나 여기에서는 예측모형으로서의 역할을 설명하지 않았다. 그것은 2장에서 설명된바와 같
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계수가 큰 것(양의 상관이든 음의 상관이든)에는 가중치를 더 주어 계산한 자승평방근(Root Mean Square:RMS) 역시 공동변화를 보여주고 있다.
a대각선의 좌하단에 있는 삼각행렬은 SUR 방법으로 추정한 후 남은 잔차항들의 상관계수행렬이다.
b대각
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행렬 */
PROC SGSCATTER DATA=evaluation;
MATRIX convenience accuracy kindness efficiency pleasant automatic
/ DIAGONAL=(HISTOGRAM NORMAL);
RUN;
/* 상관계수 행렬 */
PROC CORR DATA=evaluation NOSIMPLE;
VAR convenience accuracy kindness efficiency pleasant automatic;
RUN;
/* PLOTS=MATRIX로 산점도 행
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계수 lij 를 인자부하값이라 부르는데,
L: 인자부하행렬
fj 는 인자
F: 인자벡터
εi 는 선형결합으로 설명되지 않는 부분으로 특수인자
위의 모형에서 변수 X1에서 평균을 뺀 값 X1-μ1은 q개의 인자(f1, f2, …, fq)들의 선형결합 l11f1+l12f2+…+l1qf1와 오
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행렬을 이용한 모수추정
중회귀 모형
y = x + ,
(n*1) (n*(k+1)) (k+1)*1 (n*1)
에서 의 최소자승추정량은
3) 추정량들의 특성
최소자승추정량
의 기대값과 분산은 각각
=
[정리](Gauss - Markov 정리)
중선형회귀모형
y = x + ,
(n*1) (n*(k+1)) (k+1)*1 (n*1)
에서
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계수로서 나타내는 분석기법을 의미한다.
논문①과 논문②에서는 Cronbach\'s Alpha 계수를 이용하여 다항목 척도간의 신뢰성 분석을 하였고, 특히 논문②의 경우 통계자료의 분석은 통계분석 프로그램인 SPSSWIN 9.0이라는 프로그램을 사용하였다.
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