회귀분석기초와 응용

소개글

회귀분석의 기초부터 연구상황에서 발생할 수 있는 다양한 상황별로 응용회귀분석까지 기술한 자료임.
데이터요약에 관한 자료를 포함

목차

1절 회귀분석이란 무엇인가?

2절 회귀모형과 계수의 의미

3절 회귀분석의 기본가정

4절 통계량의 해석(t-stat, ssr, sse,sst, r-square,,,)

5절 최적의 회귀모형(goodness of fit)

5.1 다중공선성(multicollinearity)의 검토
5.2 더미변수 검토에 의한 최적회귀모형
5.3 상호작용효과(interaction effect)의 검토에 의한 최적 모형
5.4 비선형변수의 변수변환에 의한 최적 모형
5.5 기타 회귀모형 진단

본문내용

데이터들의 대부분은 이러한 가정을 잘 충족시키는 경우가 부분적으로 맞지 않는 경우가 대부분일 것이다. 위에 열거한 내용들은 최적의 회귀모형을 만들기 위해서도 필요한 부분이지만, 다양한 데이터 구조를 회귀분석에 적용하기 위해서 필수적인 요건이 될 수도 있다. 그러나 어떤 과정을 거쳐서 최적의 회귀모형을 만드냐에 관계없이 “2.회귀모형과 계수의 의미”의 중회귀모형과 “4.통계량의 해석”에서 반복적으로 강조했듯이,

A. r-square(adjusted r-square)가 1에 가까울수록,
B. SEE가 작아질수록,
C. t-stat이 커질수록,

모형은 좀 더 최적화되었다고 결론지을 수 있다.

그러나 A,B,C를 만족한다고 하더라도 연구상황에서 수집한 수많은 독립변수(Xi)들을 어떻게 하나 하나씩 비교하면서 종속변수(y)에 미치는 영향력을 평가할 것인가는 A,B,C,의 결과를 얻기전에 무엇보다도 고민되는 부분이다.

변수를 하나씩 더해가면서 최적화할 것인가, 모든 변수를 결합한 상황에서 한번에 하나씩 거꾸로 빼나갈 것인가, 아니면 연구자의 경험적인 지식을 바탕으로 몇 개만을 추출해서 모형에 결합할 것인가, 등의 다양한 연구문제와 부딪히게 된다.

참고 자료

boston university ,
상호작용효과를 포함한 다중회귀분석에서 주효과의 검증에 대한 연구. 이유재. 1994