상관분석(regression)- 상관분석과 단순회귀분석

소개

상관분석(regression)
상관분석과 단순회귀분석
통계이론과 응용
*
관계의 분석
상관분석과 단순회귀분석
- 둘 또는 그 이상 변수의 관계를 알아봄
키·몸무게, 통계성적·학점, 소득·소비, 물가·GNP, 금리·주가, 인기도·외모, …

목차

상관분석과 단순회귀분석
상관분석과 상관계수
상관계수(correlation coefficient)
회귀분석(regression)

본문내용

우리는 현재 (변수와 변수)관계에 관심
관계가 있다? 없다?(검정의 문제)
어느정도 관계가 있는가?(추정의 문제?)

다른 변수값을 예측 또는 추정한다면
남자니까 검은색 좋아하겠네(명목=>명목)
수학 60점이니까 물리는 70점이겠다(계량=>계량)
영어가 550점이니까 불합격 하겠네(계량=>명목)

회귀분석의 정의
독립변수와 종속변수의 관계를 규명
관계식(회귀식)을 추정하고
관계(영향력)의 유무를 검정한다

회귀분석의 종류
단순회귀분석: 독립변수의 수가 1
다중회귀분석: 독립변수의 수가 2이상

결정계수
유의성 검정에서 귀무가설이 기각되더라도 이는 기울기가 0이 아니라는 것뿐이지 추정된 회귀식이 전체자료를 잘 설명해 주고 있다고 판단하기는 어렵다. 그래서 표본자료로부터 추정된 회귀선이 그 측정자료에 어느 정도 적합한가를 측정하는 측도인 결정계수(coefficient of determination)가 필요하게 된다.
관측값 y의 총변동은 회귀선에 의해 설명되는 변동과 설명되지 않는 변동으로 나누어진다
SST=SSR+SSE
R2=SSR/SST
R2=1이면 회귀선으로 y의 총변동이 완전히 설명된다는 것을 의미한다. R2=0이면 회귀선으로 x와 y의 관계를 전혀 설명하지 못한다는 의미

참고자료

· 없음