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1. 다중선형 회귀모형에서 회귀계수를 추정하는 방법본문내용
다중선형 회귀모형은 종속변수 Y에 대해 설명변수들이 K개 있다. 은 절편
다중선형 회귀모형 역시 매트릭스(행렬) 형태로 표현할 수 있다.
행 : 샘플 숫자 n
열 : 설명변수의 수 k
설명변수의 수만큼 회귀계수가 추정된다.
설명변수 후보들 중 유의하고 중요한 변수들을 모형에 포함시킴 [실습시간]
(식 8) Y = Xβ + e, e ～ iid N(0, σ2)
Y = (220×1) WTP 벡터 X = (220×9) 설명변수 행렬, 첫째 열은 1벡터
β = (9×1) 회귀계수 벡터 e = (220×1) 오차항 벡터
최소자승법(LSE)을 이용한 모회귀계수 의 추정
을 표본회귀모형이라고 하고 을 의 최소자승추정량(LSE)이라고 한다.
표본의 수 n개, 회귀계수의 수를 k개라 가정하면
오차항의 제곱의 합을 최소가 되게 하는 이 의 최소자승추정량(LSE)
11월 15일 ⇒ (9x1)
(식 9) WTP = 8.008 - 1.173 KQUAL - 0.826 LIFE + 1.442 FFIL + 1.019 FSPR + 1.096 SEX + 0.029 AGE - 1.655 BIR + 0.003 INC + e
Y = (220×1) WTP 벡터 X = (220×9) 설명변수 행렬, 첫째 열은 1벡터
β = (9×1) 회귀계수 벡터 e = (220×1) 오차항 벡터
iid = 확률표본 ; independently identically distributed: 상호독립& 동일한 분포를 가진다
◎다중공선성(Multicollinearity)- 회귀분석에서 설명변수들간에 강한 상관관계가 나타날 때 발생하는 문제
- 설명변수가 k개 있을 때, - 설명변수의 행렬을 라 하면 가 full rank matrix가 아니거나(rank X < k),참고자료
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