판매량 분석

이제 마지막으로 변수선택의 문제가 남았다. 의미 없는 변수의 판단과 제거를 통해 어떠한 변수를 쓰는 것이 적합이 잘되고 설명력이 높아지는 지를 판단하기 위한 방법으로 Stepwise 방법이 있다. 이는 독립변수의 추가와도 동일한 맥락이다. 이를 판단하기 위해 앞의 sas-output을 살펴보겠다. 이 Stepwise는 회귀식 에서의 변수포함과 변수제거를 유의수준 20%로 한 결과이다. 사전에 회귀계수에 관한 부호를 알고 있으므로, 이것은 유의수준을 10%로 한 결과라고 할 수 있다. 유의수준을 이와 같이 높게 잡은 이유는 고려된 설명변수가 이론적으로 명확하므로, 되도록 많은 설명변수를 잔존시키도록 하기 위해서 이다.

첫 번째로 종속변수 DYA에 관하여 독립변수 DPC2를 고려하였을 경우 F-value, t-value 모두 유의하며 설명력도 0.5467로써 괜찮은 수준이지만 C(p) = 48.0560로서 편의가 없을 때의 C2 = 2와 상당한 차이를 가지므로 MSE 의 편의가 발생하고 있다고 판단된다. 그러므로 설명변수를 더욱 증가시키는 방법으로 MSE의 편의 문제를 해소하도록 해야 한다. 두 번째는 변수 DYA4를 추가했을 때의 적합을 나타내며 F-value, t-value 모두 유의하고 설명력…(생략)