회귀analysis
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작성일 22-11-22 03:10
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여기에서 β0와 β1은 추정되어야 할 회귀계수(regression coefficient) 또는 모수(parameter)이며, ε 은 기대값 0, 분산 σ2을 갖는 오차항이다.
yi ＝ β0 + β1xi + εi, i = 1, ..., n. (2)
여기에서 εi의 분산은 σ2으로서 xi에 관계없이 일정하며 εi와 εj는 i≠j 이면 서로 독립이라고 가정된다된다.
2. 단순 선형 회귀分析(분석)
2-1 단순 선형 회귀 모형
reaction response변수 y와 설명(說明)변수 x 사이에 다음과 같은 선형관계가 있다고 가정하자.
y ＝ β0 + β1x + ε . (1)
위 모형은 변수 y를 변수 x에 대한 일차식으로 설명(說明)하려는 회귀모형이다.
두 변수 (x, y)에 대한 n개의 데이타가 (x1, y1),․․․, (xn, yn)으로 주어질 때 (1) 은 다음과 같이 구체적으로 표현된다된다.…(투비컨티뉴드 )
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회귀analysis
회귀분석에 대해서 요약정리한 자료입니다.
설명
1. 회귀分析(분석)이란?
2. 단순 선형 회귀分析(분석)
2-1 단순 선형 회귀 모형
2-2 통계적 추론
2-3 SAS를 이용한 예
3. 다중 선형 회귀分析(분석)
3-1 다중 선형 회귀 모형
3-2 통계적 추론
3-3 SAS를 이용한 예
4. 설명(說明)변수의 선택
4.1 변수선택의 문제
4.2 변수선택의 방법
4.3 모형선호의 기준 (model selection criteria)
4.4 SAS를 이용한 예
위에서와 같은 함수 관계를 “regression`이라는 용어로 처음 표현한 사람이 F.Galton이며, 이것이 origin가 되어 통계학에서는 변수간의 어떤 함수 관계를 표현하는 식은 회귀식(regression equation)이라는 용어로 사용하게 된 것이다. 단순선형회귀분석과 다중선형회구분석 모형의 통계적 추론과 SAS 이용 예, 및 설명변수의 선택에 대해서 정리한 자료입니다.
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