회귀분석의 실제

소개

회귀분석에 대해 분석하고 이를 실행하는 과정을 사례에 적용하여 제시,

목차

회귀분석이란?

회귀분석의 분석방법 및 분석사례
- 결과 분석
-회귀식
-최소자승법
-회귀분석 사례

결론

본문내용

회귀분석의 개념
통계학에서 관찰된 연속형 변수들에 대해 독립변수1)와 종속변수2) 사이의 인과관계에 따른 수학적 모델인 선형적 관계식을 구하여 어떤 독립변수가 주어졌을 때 이에 따른 종속변수를 예측하고, 이 수학적 모델이 얼마나 잘 설명하고 있는지를 판별하기 위한 적합도를 측정하는 분석 방법이다.
1) 독립변수 (independent variable): 다른 변수에 영향을 주는 변수, 원인변수, 설명변수, 예측변수라고도 함.
2) 종속변수 (dependent variable): 다른 변수의 영향을 받는 변수, 반응변수, 결과변수라고도 함.

회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과관계의 모델링 등의 통계적 예측에 이용될 수 있다.

회귀분석은 독립변인이 종속변인에 미치는 영향력을 보여주는 값인 회귀계수를 구한 후 신뢰구간을 통해 모수치를 추정하고 회귀계수의 유의도를 검증하는 것이다.

전제조건
독립변수와 종속변수는 인과관계의 3가지 조건을 가져야 한다.
선형성, 상관성(공변성), 불변적 결합 (제3변수의 통제, 비허위적 관계)

주어진 자료에서 독립변수와 종속변수의 값의 분포가 직선적인 관계(선형성)이어야 한다.
이를 위해서는 등간, 비율척도가 적합하다.
오차들이 서로 독립적이어야 한다.

참고자료

· 없음