SAS - 단순회귀분석

소개글

SAS를 통해 두 문제의 단순회귀분석을 시행해 보았습니다. SAS 코드와 아웃풋 분석, 자료와 잔차의 산점도를 통해 분석해보았습니다.

목차

(1) 포스코의 로그 수익률과, 종합지수의 로그수익률에 대한 단순회귀분석
1. 자료의 입력 & 변수변환
2. 회귀분석의 가정 및 모형
3. 회귀 계수의 추정 및 분석 (SAS 아웃풋 분석)
4. 회귀계수의 적합성 검정
5. 신뢰구간
6. 잔차 분석 - 오차의 독립성, 등분산성, 정규성 검정

(2) 시기별 인구에 대한 단순회귀분석
1. 자료의 입력
2. 회귀분석의 가정 및 모형
3. 회귀 계수의 추정 및 분석 (SAS 아웃풋 분석)
4. 변수변환 - 인구 증가는 지수증가를 한다는 것에 착안하여 더 적합한 모델 찾기
5. 회귀계수의 적합성 검정 ( y=ae^x 모형에 대하여 검정)
6. 신뢰구간
7. 잔차분석 - 오차의 독립성, 등분산성, 정규성

본문내용

1. 자료의 입력 & 변수변환

2006~2007년의 data만 회귀분석에 활용해보았다. (493개) 엑셀파일에서 2008~2009년의 data는 삭제하고, 1행에는 다음과 같이 변수명을 입력한 뒤, data.xls 로 저장하고, SAS에서 파일을 읽어보았다. 그리고 변수 x, y에 log 취하여 xx, yy로 지정하였다.
## 변수
x=포스코 개별지수, y=코스피 종합지수
yy=log(y), xx=log(x)

PROC IMPORT OUT= WORK.data
DATAFILE= "C:\data.xls"
DBMS=EXCEL REPLACE
SHEET="자료1$"
GETNAMES=YES;
MIXED=NO;
SCANTEXT=YES;
USEDATE=YES;
SCANTIME=YES;
RUN
data data1;
set data;
xx=log(y);
yy=log(x);
run;


2. 단순회귀분석의 가정 및 모형

Y=+X+
Y=종속 변수. 관측에 오차가 따르며 확률변수이다.
X=독립변수. 오차 없이 실험자가 그 값을 조절 할 수 있다.
, =회귀계수. 추정해야 할 모수이다.
=오차. 확률 변수이다.


(1) 오차 들은 서로 독립인 확률변수이다. (오차항의 독립성)
(2) 오차 들은 각각 평균이 0, 분산이 인 정규분포를 따른다.
(오차항의 등분산성 및 정규성)
(3) 독립변수 는 오차 없이 측정할 수 있는 수학적 변수(상수)로 취급한다.

참고 자료

없음