회귀모형 출석수업과제물 (2023, 만점)

소개글

"회귀모형 출석수업과제물 (2022, 만점)"에 대한 내용입니다.

목차

1. 교재 39p 자료(1장 1번)를 바탕으로 분석사례와 같이 분석, 설명하시오.
2. 교재 87p 자료(2장 3번) 자료를 바탕으로 분석사례와 같이 분석, 설명하시오.

참고문헌

본문내용

이로 인해 추정된 회귀방정식은 Y ̂=2.409+0.069*X1-0.024*X2+0.005*X3이고, 해당 모형에 대한 결정계수 R^2=0.9202로서 중회귀모형이 종속변수 Y(물소비량)의 총변동을 92.02% 정도 설명하고 있음을 알 수 있다. 또한 추정값의 표준오차 √MSE=0.172로서 σ의 추정치가 0.172임을 알 수 있다.

변수 별로 살펴보면, 변수 X1(평균온도)의 t-값은 5.521로서, 유의확률 p-값은 0.00149임을 보여 준다. 따라서 귀무가설이 각 독립변수의 기울기가 0이라고 했을 때, X1의 p-값은 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각, 즉 Y에 영향을 미치는 변수, Y를 설명하는 유의한 변수임을 알 수 있다.

반면, X2(작업일수)의 경우, t-값은 -0.552로서 p-값은 0.60060임을 보여 준다. 이는 유의수준 0.05보다 크므로 귀무가설을 기각할 수 없다.

참고 자료

김성수∙강명욱∙강위창, 회귀모형, 2023, 한국방송통신대학교출판문화원