Housing 데이터셑 분석

소개글

SAS E-miner를 이용한 분석
선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신용평점표 작성

목차

1. 선형회귀
2. 로지스틱 회귀
3. 신용평점표

본문내용

선형 회귀 분석
Default vs Stepwise

필요 변수를 줄인다는 점에서 Stepwise가 우월

모형의 설명력에서는 Default방법이 우월

각 상황에 따라 사용하여야 함

로지스틱 회귀분석
분석 방법
로지스티 회귀분석
교호작용 : Age, Married, Ownhome, Climate, Buy18, Value24
이차항 : Age, Buy18, Value24
Stepwise : 유의수준 0.20 투입
0.05하 비유의시 제거
Class input coding => dummy variable
GLM

Default
f = 0.704 – 0.04Age – 0.850Buy12 +
1.038Buy18 - … + 0.0001Value24

P(y=1) = exp(f)
1 + exp(f)

로지스틱 회귀분석
Default vs 분석모형
기본적인 모형보다 분석모형이 정분류율이
높음
예측력도 더 높게 나타남
모형 작성시 유의점
지나치게 복잡한 모형일 경우 적합도는 높을
수 있으나, 예측력이 떨어질 수 있음
적절한 복잡도와 적합도를 정하는 것이 관건

참고 자료

http://blog.naver.com/kusa29?Redirect=Log&logNo=120029383465
Berson 외(2003) : CRM을 위한 데이터마이닝, 서울 : 대청