회귀분석 목 차 회귀분석의 의의와 목적 타 기법과의 관계 상관분석과의 차이점 회귀분석의 기본모형과 가정 단순 회귀분석 다중 회귀분석 특수 형태의 회귀분석 회귀분석의 의미 ☞ 회귀분석의 의의 한 개 또는 그 이상의 독립 변수들과 한 개의 종속변수와의 관계를 파악하기 위한 기법 ☞ 회귀분석이 제공하는 정보 (목적) 독립변수와 종속변수간의 상호관련성 여부를 알려준다. 상관관계가 있다면 그 관계의 크기와 유의도를 알려준다. 독립, 종속 변수간 관계의 성격을 알려준다. 회귀분석의 의미 타 기법과의 관계 1.단순회귀분석의 경우, 상관관계와의 동일한 결과를 갖는다. 2.판별분석도 현상의 설명 및 예측목적을 위해 이용되는 기법으로 측정 된다는 점은 같으나, 종속변수가 명목척도라는 점에서 차이가 있다. 3.분산분석은 독립변수가 명목척도라는 점에서 회귀분석과 차이를 갖는다. 4.요인분석이나 군집분석은 변수들간의 종속관계 보다는 변수들간의 상호관계를 파악한다. 회귀분석의 의미 상관분석과의 차이점 1.상관관계분석 : 둘 이상의 변수들이 어느 정도의 상관관계를 갖고 있는가를 파악하는데 목적이 있다. 2.회귀분석 : 변수들간의 관계를 목표로 한다. 독립변수가 1단위 증감함에 따라 종속변수가 어느 정도 변화하는 지를 파악하여 통계하는 분석 기법이다. 회귀분석의 의미 ☞ 회귀분석의 기본모형 yi α βxi εi y : 종속변수 x : 독립변수 α : 상수항 β : 회귀계수 (변수 x의 y에 대한 영향력) εi : 오차항 회귀분석의 의미 ☞ 회귀분석의 가정 오차항 εi 의 기대 값은 0 이다.즉 e(εi) 0 오차항 εi 는 모두 동일한 분산을 갖는다. 즉, var(εi ) e(εi)2 δ2 오차항 εi 는 서로 독립적이며 정규분포를 이룬다. 즉, cov(εi, εj) 0 (i ≠ j , εi ~n(0,1)) 단순회귀분석 ☞단순회귀분석 가장 간단한 형태의 회귀분석 한 개의 종속변수와 한 개의 독립 변수간의 관계를 파악하려는 방법 변수들간의 선형관계식 yi α βxi yi : 매출액 예측 치 xi : 광고의 시간 α, β :계수 단순회귀분석 α, β 의 계수를 구하는 방법 잔차를 극소화 시키는 방법 y min(yi-yi) min(yi-α βxi)) 단점 : 부호를 고려하지 못한다. 0 x 잔차 단순회귀분석 α, β 의 계수를 구하는 방법 2.잔차들의 절대값인 mad를 극소화 시키는 방법 min l yi-yi l min l yi-(α βxi) l 단점 : ,-효과로 인해 상반된 결과 도출 단순회귀분석 α, β 의 계수를 구하는 방법 (이하 생략)
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