중다회귀분석 Multiple Regression Analysis

궁금이
최초 등록일
2016.11.13
최종 저작일
2016.09
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목차

Ⅰ. 중다회귀분석의 기초개념
Ⅱ. 중다회귀분석의 기본가정
Ⅲ. 중다회귀분석의 사용목적
Ⅳ. 중다회귀분석의 유형과 해석
Ⅴ. 표준 중다회귀분석과 해석
Ⅵ. 위계적 중다회귀분석
Ⅶ. 단계적 중다회귀분석

본문내용

Ⅰ. 중다회귀분석의 기초개념
- 여러 독립변수들(IVs)과 종속변수(DV) 간의 예측적 관계를 검증하기 위한 통계방법
- 중다회귀분석은 독립변수와 종속변수의 선형 관계성을 전제로 하고 있기 때문에 회귀식에 투입되는 변수들이 연속형 자료이어야 하나 범주형 자료일 경우, 가변인(dummy variable)으로 변환하여 분석
- 종속변수를 예측하는 회귀모형을 만들고 회귀모형의 적합성을 검증함과 동시에 각 독립변수들이 회귀 모형에 기여하는 상대적인 비율(설명변량)을 파악함
= … +
: 예측하고자 하는 종속변수(DV)
: 절편(intercept)
: 회귀계수(regression coefficient)
: 독립변수(IVs)
1) 회귀계수 (베타)의 목적
- 측정을 통해 얻은 Y의 실제값과 독립변수들을 통해 예측되는 Y의 값 간의 차이(=잔차)를 최소화 하는 것으로 편차제곱의 합을 통해 차이가 최소화되는 직선(=회귀선)을 얻음
- 관찰된값과 예측되는값 간의 상관을 최적화 함
2) 회귀계수는 결국 예언의 정확성과 그 정도를 나타내는 계수가 됨
3) 결정계수 : 모델의 예측력(설명력)
4) 중다회귀와 단순회귀의 차이: 중다회귀 분석을 하는 경우 그만큼 종속변수를 설명하는 예측변수가 추 가되는 것이므로, 예언의 오차가 작아지고 편차제곱이 작아져 예측의 정확성이 증가됨
⦁단순 : DV를 예언하는 IV가 1개
= (β=r)
⦁중다 : DV를 예언하는 IV가 2개이상(개)
= … + (IV간 상관이 있을 경우 β≠r)
: 가 많아질수록 증가
(adjusted ): 우연 이상으로 설명할 때만 증가 >
5) 투입되는 독립변수의 수: 투입되는 독립변수의 수가 증가할수록 전체적인 예언 오차는 적어지고 예측 력은 높아지지만, 예측력을 높이기 위해 많은 변수를 회귀식에 투입하다 보면 과학의 목표인 절약성과 간명성 상실이라는 중대한 실수를 범할 수 있음

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