[관리경제]회귀분석

소개글

회귀분석에 관해 자세히 정리

목차

Ⅰ. 회귀분석
Ⅱ. 산포도
Ⅲ. 상관과 회귀

회 귀 모 형
Ⅰ. 모집단 회귀모형
Ⅱ. 표본회귀모형

단순회귀분석
Ⅰ.단순회귀모형
Ⅱ. 최소자승법
Ⅲ.최소자승법 성립조건

회 귀 계 수 성 격
Ⅰ. 정확성
Ⅱ. 표본회귀선의 적합성
Ⅲ. 회귀계수 특성

본문내용

Ⅰ. 회귀분석

회귀분석은 본래 유전학적인 연구로부터 출발하였으나 그 적용분야는 광범위하다. 한 종속변수가 하나 이상의 독립변수에 의해 어떠한 영향을 받고 또한 어떠한 관계로 나타나는지 분석하는 기법이 회귀분석이다. 다시 설명하면 종속변수가 독립변수에 의해 어떠한 통계적 관계식으로 나타나는지를 밝히는 것이 회귀분석의 주요 목적이다.
회귀분석에서 밝히고자 하는 통계적 관계식은 바로 계량모형을 의미하는데 수학적 관계식과는 매우 다르다. 변수 사이에 존재하는 관계는 크게 두 종류로 구분할 수 있다. 하나는 확정적 관계이고 다른 하나는 통계적 관계이다. 어떠한 오차도 허용되지 않는 변수 사이에 관련성이 존재할 때 확정적 관계라 한다. 다시 설명하면 변수 사이에 관련성이 수학적 함수관계로 표현되면 확정적 관계이다.
예를 들어 원의 반지름을 r 이라 하고 원의 면적을 S 라 하자. 그러면 원의 면적과 반지름 사이에는 S = πr2이라는 수학적 함수관계로 나타난다. 이러한 수학적 관계식은 오차의 개념이 없기 때문에 확정적 관계이다. 그런데 사회과학 현상이나 자연과학 현상에서 나타나는 변수들은 대부분 확정적 관계로 표현될 수 있는 경우는 거의 없다.
소득수준이 같은 근로자 가구라도 소비 지출액은 각각 다르게 나타난다. 또한 동일한 등고선에 위치한 두 지역의 기온은 같은 온도로 나타나지 않는다. 이와 같이 사회과학 현상이나 자연과학 현상은 변수 사이에 존재하는 관련성에 오차가 있어 대부분 통계적 관계로 나타난다. 그러므로 변수 사이에 존재하는 관계식을 밝힐 때에는 통계적 분석이 이루어져야 한다.
만약 두 변수 X, Y 사이에 통계적 관계가 존재한다면, 두 변수는 확률적으로 관련성이 있다는 뜻이다. 독립변수 X 값을 알면 종속변수 Y 값을 정확하게 알 수 있다는 뜻이 아니다.

참고 자료

없음