The Condo Sale Case

소개글

Floor, Distance, View, Endunit, Furnish의 요인들은 콘도의 경매가격에 영향을 준다고 가정했다. 위 가정의 검증이 적합한 회귀모형은 변수가 1개일 때 유효한 단일선형회귀모형은 부적합하고, 여러 변수가 존재 할 때 유효한 다중선형회귀모형이 적합하다. 그 이유는 콘도의 가격은 다양한 변수로 인하여 변화하기 때문이다. 만일 단일선형회귀모형으로 각각 변수를 한 개씩 검증한다면 어떤 변수가 중요하고 높은 영향을 미치는 지 알 수 없다. 또 변수들의 전체적인 검증이 불가능하다. 그러므로 다중선형회귀모형을 만들어 그것을 검증하고 사용하겠다.

목차

없음

본문내용

Floor, Distance, View, Endunit, Furnish의 요인들은 콘도의 경매가격에 영향을 준다고 가정했다. 위 가정의 검증이 적합한 회귀모형은 변수가 1개일 때 유효한 단일선형회귀모형은 부적합하고, 여러 변수가 존재 할 때 유효한 다중선형회귀모형이 적합하다. 그 이유는 콘도의 가격은 다양한 변수로 인하여 변화하기 때문이다. 만일 단일선형회귀모형으로 각각 변수를 한 개씩 검증한다면 어떤 변수가 중요하고 높은 영향을 미치는 지 알 수 없다. 또 변수들의 전체적인 검증이 불가능하다. 그러므로 다중선형회귀모형을 만들어 그것을 검증하고 사용하겠다.

◈ 단계1 : 확률적 모형을 y=β0+βx+βx+βx+βx+βx+ε로 가정한다.
각 변수들은 각각 모형의 변수에 대응한다. 확률적 모형을 설 명한다면, β0+βx+βx+βx+βx+βx는 결정적성분이고 ε 는 확률오차성분이다. 그리고 종속변수 y, 독립변수x, 독립변수 x 는 수치적 척도로 측정되는 양적 변수이고 독립변수x, 독립변 수x, 독립변수x는 수치적 척도로 측정되지 않는 질적 변수이 다. 질적 변수는 바다가 보이면 ‘1’, 바다가 보이지 않는다면 ‘0’과 같이 부여되는데 x, x, x가 해당 된다.

◈ 단계2 : 표본자료로 모형의 계수 β0,β1,β2,β3,β4,β5들을 추정하여 모형을 적합 시킨다.
추정하는 방법은 SSE를 최소로 하는 최소자승선과 최소자승추정량을 구하는 최소자승법을 사용한다. y=β0+βx+βx+βx+βx+βx+ε는 ‘E(ε)(=확률오차의 평균값)=0’의 가정으로 E(y)=β0+βx+βx+βx+βx+βx를 도출 한다. 또 ‘각 계수의 최소자승추정량의 확률오차와 확률분포는 편의 되지 않는다’는 가정으로 β를 추정하여 β의 선형함수 y=β0+βx+βx+βx+βx+βx를 도출한다.

참고 자료

없음