회귀분석방법론 - 다중선형회귀분석

소개글

문화산업 10개 업종의 데이터를 바탕으로 매출액(Y)와 관련 있는 변수들을 x1~x5로 설정해두고 다중선형회귀분석을 실시하기로 했다.

목차

1. 데이터: 문화관광부, ‘문화산업통계

2. Y=매출액, X= 업체수, 종사자수, 부가가치, 수출액,수입액

3. 회귀계수에 대한 해석

4.부분회귀계수(β2)에 대한 추정, 검정

5.부분회귀계수(β2, β4)에 대한 추정, 검정

6.제약조건 하에서 회귀계수에 대한 추정, 검정

7.SAS Code,명령문실행, 결과, 아웃풋,데이터해석

본문내용

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2. 회귀계수에 대한 해석
Y와 5개 설명변수를 관계시키는 선형모형으로는
Y = 0 + 1X1 + 2X2 + 3X3 + 4X4 + 5X5 +
Y = 565.135 -0.15358X1 + X2 +0.00033X3 +0.01369X4 + 0.00238X5
상수항 계수라 불리는 0 =565.135는 X1 = X2 = X3 = X4 = X5 가 모두 0일 때의 Y값이다. 회귀계수 j 의 경우
(j=1,2,3,4,5) j 를 제외한 나머지 모든 예측변수들을 상수로 고정시킨 상태에서 j 의 한 단위 증가에 따른 Y증분으로 해석할 수 있다. Coeff Var값은 42.14021이며 결정계수 R2=0.93으로 약 94% 설명력을 지닌다고 분석할 수 있다. 수정된 결정계수는 86%이다. F값이 0.0165로 0.05보다 작기 때문에 귀무가설 0= 1 = 2 = 3 4 = 5 = 0이라는 귀무가설을 기각할 수 있다. F value는 11.79로 F(5,4,0.05)= 6.45~6.16값보다 크기 때문에 역시 귀무가설 H0 를 기각할 수 있다. 변수에 대해 조금 t가 0.0039인 변수 x2 (종사자) 한 개이다. 따라서 변수 x2와의 관계를 살펴보기 위해 x2만을 다룬 회귀분석을 돌려보고 t값이 0.0714인 x4 변수를 골라 x2와 x4를 같이 회귀 분석 해보기로 한다. (물론 유의수준 0.05를 벗어난다는 점에서 두번째 분석방법은 적당하지 않으나, 두 변수간의 관계를 파악하기 위해 실험적으로 시행해 보기로 하였다)

참고 자료

1.통계분석에 사용한 데이터: 출처: 문화관광부, ‘문화산업통계