[회귀분석] 회귀분석

소개글

회귀분석

목차

Ⅰ. INTRODUCTION
1.1 개 요
1.2 정 의
1.3 목 적

Ⅱ. SUBJECT
2.1 data 구성
2.2 산점도 그리기
히스토그램 그리기
2.3 변수선택
2.3.1 forward selection
2.3.2 backward selection
2.3.3 stepwise selection
2.4 모형설정
2.5 모형진단(MODEL DIAGONOSTICS)
2.5.1 잔차분석
2.6 자료진단(DATA DIAGONOSTICS)
2.6.1 이상점 확인
2.6.2 영향력관찰치 확인
2.7 모형 재설정

Ⅲ. RESULT

본문내용

Ⅰ. 서 론
1.1 개 요
회귀분석은 변수들 간의 함수관계를 분석하고 모형화하는 통계적 기법이다. 회귀분석의 응용분야는 공학, 자연과학, 경제학, 경영학, 생명과학, 사회과학 등 여러 분야에 적용되고 있으며, 최근에는 컴퓨터 통계 소프트웨어(S-PLUS, SAS, SPSS, MINITAB, 등)의 활용으로 변수들 사이의 복잡한 함수관계를 추정하는데 가장 널리 사용되어지는 자료분석 기법이다.
일반적으로 종속변수에 영향을 주는 독립변수 수는 여러 개 있을 수 있기 때문에 회귀분석은 하나의 종속변수와 여러 개의 독립변수들 간의 통계적 함수관 계를 분석하여 모형화 하는데 이용되고 있다.

1.2 정 의
회귀분석(Regression analysis)이란, 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 어떤 수학적 모형을 가정하고 이 모형을 측정된 변수들의 자료로부터 추정하는 통계적 분석 방법을 말하며 일반적으로 이 추정된 모형을 사용하여 필요한 예측을 하거나 관심 있는 통계적 추정과 검정을 실시하게 된다. 다른 변수의 영향을 받는 변수를 종속변수(Dependent variable)라고 부르고, 다른 변수에 영향을 주는 변수로서 독립변수(Independent variable) 또는 설명변수(Explanatory variable)라고 한다.
선형회귀분석(linear regression)이란 두 변수의 관계가 직선적이라는 가정하에서 회귀분석을 시도하는 방법을 말하며, 모델에 포함된 독립변수의 수에 따라 단순(simple)회귀분석과 다중(multiple)회귀분석으로 구분할 수 있다.

참고 자료

없음