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_SLIDE_1_ 다중회귀분석 _SLIDE_2_ 다중회귀분석의 기본개념 등장배경 회귀라는 용어는 영국의 생물학자이며 통계학자인 F. Galton(1822-1911)이 C. Darwin(1809-1882)의 진화론을 반증하기 위하여 처음으로 사용 K. Pearson(1857-1936)은 Galton의 이러한 연구를 뒷받침하기 위하여 1,078가족의 부자간의 신장자료를 이용하여 아버지의 키(X)와 아들의 키(Y)에 대하여 다음과 같은 일차 함수관계식을 구함 Y=33.73+5.16X (inch) 현실세계에서는 설명변수 하나만으로는 ⑴설명력이 부족 ⑵유의한 설명변수 간 영향력 비교가 요구 다중회귀분석 등장 _SLIDE_3_ 다중회귀분석의 목적 ⑴ 여러 개의 독립변수로 종속변수를 설명하는 모형을 만들 수 있음 ⑵ 모형의 적합성, 각 회귀계수의 크기, 결정계수의 크기 검정할 수 있음 ⑶ 여러 개의 독립변수 중에서 유의한 변수만 선택하여 유의한 모형을 만들 수 있음 ⑷ 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향의 정도를 비교할 수 있음 _SLIDE_4_ 추정 및 검정 회귀계수의 추정 오차항의 제곱합 Q는 최소자승법(OLS;Ordinary Least Squares)에 의한 회귀계수의 추정은 제곱합 Q를 각 에 대하여 편미분하고 이를 0으로 하는 다음과 같은 연립방정식을 풀어 들을 구하는 것 _SLIDE_5_ 추정 및 검정 앞의 연립방정식을 만족하는 ß를 ß 라 하면 다음 관계가 성립하는데 이는 정규방정식임 따라서 베타의 최소자승추정량은 다음과 같다 _SLIDE_6_ 모형에 대한 추론 회귀성 검정 다중회귀모형에서 종속변수에 대한 전체제곱합(SST)은 다음 식과같이 회귀제곱합(SSR)과 잔차제곱합(SSE)로 분해 SST=SST+SSE 또한, 결정계수 역시 다음 식과 같이 회귀제곱합을 전체 제곱합으로 나눈 값으로 정의 즉, R2의 값은 전체 제곱합 중 모형이 설명하는 제곱합의 비율로 해석되며 0~1사이의 값을 가짐 그 …
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