다중회귀분석

<개념>

▶ 다중선형회귀분석

    - 종속변수가 1개인 것은 단순선형회귀분석과 동일하지만, 독립변수의 수가 2개 이상일 때 예측을 목적으로 하는 분석

    

 

    - 설명 변수(; 독립변수)가 2개인 경우, 예측 모형 함수;  y = a + b1x1 + b2x2

                                    a: 절편(x1=0, x2=0일 때, y 값)

                                    b1: x1축에 대한 기울기(x2를 고정, x1이 1 증가했을 때, y 증가량)

                                    b2: x2축에 대한 기울기(x1를 고정, x2가 1 증가했을 때, y 증가량)

                                   이때 기울기 b1, b2를 편회귀계수(partial regression coefficient)

 

 

 

<활용 예제>

▶ Excel을 이용한 다중회귀분석 3단계

    ⓛ 상관 분석

         → 독립변수, 종속 변수 데이터 설정

         → 분석도구 - 상관 분석

 

상관분석

    ② 다중회귀분석

        → 분석도구 - 회귀 분석

 

다중회귀분석

    ③ 회귀함수 해석하기

        → 결과 해석 : 결정계수 (; R^2), 표준 오차, F-비(; F-통계량), 유의한 F(; significance F, F-통계량에 상응하는 p-값)

             ※ 일반적으로 0.05 보다 작다면 독립변수와 종속변수간에는 유의미한 상관관계가 있다.

        →  회귀분석 시각화: 분석표, 회귀함수 등

 

 

* Excel을 이용한 다중회귀분석 (참고 영상 링크)

 

 

<석사논문 작성을 위한 기초 통계 6주 완성>

 

석사논문 작성을 위한 기초 통계 6주 완성 - 크몽

 

 

 

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기타 회귀 분석  **간략 설명만

- 로지스틱스 회귀 분석

   >> 분석 결과가 두 가지로 양분되는 경우

   >> 이분형 결과 변수 예측

 

- 푸아송 회귀 분석

   >> 결과 변수가 빈도(;확률)인 경우 (=> 분석 결과가 연속형 변수가 아닌 도수 자료(count data)일 때 사용)

   >> 확률을 예측하기 위한 방법