다중회귀分析(분석)
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작성일 23-01-23 19:50본문
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: 총분산 중에서 회귀식으로 설명(說明)되는 분산의 비율
다중회귀分析(분석)
회귀분석 독립변수 종속변수 / ()
회귀분석 독립변수 종속변수
: 독립변수와 종속변수간의 선형관계를 나타내는 선형함수식
순서
1) 모형적합도: F값과 그 유의미성으로 판단
설명
: 2개 이상의 독립변수와 하나의 종속변수와의 관계를 analysis
: 단순회귀식에서 r²을 결정계수라고 했으며, 이는 두 변수의 상관관계계수 r을 제곱한 것. r²은 독립변수에 의해 종속변수를 예측할 수 있는 비율(또는 설명(說明)력).
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: 다중회귀analysis의 목적: 예측, 인과관계를 설명(說明)
다중회귀analysis(multiple regression)
회귀分析(분석) 독립변수 종속변수 / ()
2) 설명(說明)력: R²(중다결정계수)
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: R²의 값이 1에 가까울수록 독립변수의 설명(說明)력이 크고 추정된 회귀식의 적합도가 높은 것으로 평가, 반대로 0에 가까워질수록 설명(說明)력이 약화되고 적합도도 떨어지게 된다
: 이것을 다중회귀식에서는 R²로 표시
: 0≤R²≤1
다. : 영가설은 R²=0 (무조건 이다. 이것의 유의미성을 판단하여 종속변수의 變化가 독립변수에 의해 설명(說明)될 수 있는지를 판단==> F값으로 판단
: 또한 회귀식에 포함되는 독립변수의 수가 늘어나면 중다결정계수 R²의 값은 높아진다
F=
: 예를 들어 임금을 결정하는 변인들(성, 인종, 교육수준 등) 중 통계적으로 유의미한 변인이 무엇인지를 밝혀줄 뿐만 아니라 그 변인의 影響(영향)력 정도를 알려준다.