WEIGHTLOSS DATA의분산 분석과 다중회귀모형의 비교

비교 17Ⅳ. 1차 프로젝트 추가4.1 Cycle Amplitude Analysis 18그 림 목 차그림 1 마샬의 수요곡선 3그림 2 실제 수요량과 추정된 수요량의 비교(단순회귀모형) 15그림 3 실제 수요량과 추정된 수요량의 비교(다중회귀모형) 18참고 자료/사이트Ⅰ. 연구체계1.1. 닭고기 수요 분석의 목적우리가 가장 흔히 접할 수 있는 육류 식품 중의 하나가 닭고기이다. 불과 10~20년 전만 해도 우리나라에서 닭고기는 귀한 음식이었다. 우리나라 대부분의 가정에서 닭고기

경영경제데이터분석FINAL REPORT변동성 분석을 통한옵션투자전략목 차Ⅰ. 서 론분석목적Ⅱ. 본 론본론1) 모형적합 DATA단위근 검정차분 후 시도표모형적합ⅰ) 다중공선성 여부를 위한 표본상관계수의 확인ⅱ) 다중회귀모형의 적합ⅲ) 잔차의 Q-test 결과 자기상관은 없었으나 이분산성을 띄고 있어 이분산모형정리본론2) 옵션가격결정모형 평가PricingⅠ) 옵션의 변동성 예측- 역사적 변동성- 내재적 변동성- 확률적 변동성Ⅱ) 옵션가격 예측

분석방법 중 하나가 회귀분석이었다. 회귀분석이란 독립변수와 종속변수 간의 관계를 파악하여 그 결과를 예측하거나 설명하는데 이용할 수 있는 통계기법이다. 회귀분석에서는 먼저 변수들을 선정하고 이를 통해 가설을 설정한다. 이후 모형을 추정하고 검정과정을 거쳐 결론을 도출해낸다. 이러한 일련의 과정들은 처음 접했을 때 매우 생소하고 어려웠지만 교수님께서 차근차근히 가르쳐주시고 조교님들께서도 친절하게 도와주셔서 무사히 마칠

비교하여 상대적으로 작지 않은 것으로 보이므로 모형적합도가 상대적으로 양호하다고 평가할 수 있다.2결정계수(coefficient of determination)데이터 회귀분석결정계수는 0.8104이다이는 종속변수(y)인 현재급여가4개의 독립변수에 의해서 81.04%에 의해 설명되고 18.96%는 설명되지 않는다는 것을 보여준다조정된 결정계수를 보아도 결정계수와 거의 비슷하다는 것을 알 수 있다3분산분석을 위한 F-검정(F-test of the analysis of variance)데이터 분산분석다중회

모형RR 제곱수정된 R 제곱추정값의 표준오차Durbin-Watson1.596.355.306.498252.106위의 표는 다중 회귀분석의 결과이다. 독립변수와 종속변수의 간의 상관관계(R값)가 0.596으로 어느 정도 상관관계를 보이고 있고, R 제곱 값이 0.355로 독립변수가 종속변수에 대한 설명력이 35.5%를 나타내고 있다. Durbin-Watson(잔차의 상관관계) 값은 2.106으로 2에 가깝고, 0 또는 4와 가깝지 않으므로 잔차들 간에 상관관계가 없어 회귀모형이 적합하다고 해석할 수 있다.분산분