[회귀분석] 회귀분석 t설명

소개글

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목차

1. 회귀분석(Regression)의 기본개념
1) 정의
2) 기능과 용도
3) 회귀분석의 변수 구분
4) 회귀분석의 사용 사례
5) 회귀분석의 단계
6) 회귀분석의 목적
7) 회귀분석의 종류

2. 단순회귀모형(simple regression model)

3. 최소제곱법(Method of Least Squares)

4. 분산분석표의 작성 및 결과 해석
1) 회귀분석에서의 분산분석의 의미
2) 분산분석표의 사용방법

5. 더 자세한 설명

본문내용

1. 회귀분석(Regression)의 기본개념
1) 정의
주어진 자료를 통하여 변수(사회현상이나 자연현상)간의 함수관계를 밝히고 이 함수관계를 이용하여 독립 변수 값에 대응되는 종속변수의 값을 『예측』 또는 『설명』하고 변수들 사이의 관계를 조사하여 모형 화 시키는 통계적 기법으로서 경제, 경영, 교육, 정치 등의 사회과학 그리고 물리, 화학, 생물, 공학, 농학, 의학 등 자연과학의 거의 모든 분야에서 널리 응용되고 있습니다.
즉, 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 수학적 모형(통계모형)을 가정하고, 관측된 자료로부터 이 모형을 추정하는 통계분석방법으로 주로 예측에 사용됩니다.

2) 기능과 용도
(1) 기술도구
- 회귀식 추정 및 추정된 회귀식의 정확도 평가
- 특정 독립변수의 종속변수에 대한 독립적 영향력 측정
- 변수들 간의 복잡한 인과관계 메카니즘 파악

(2) 추리도구
- 모수추정 및 신뢰구간 추정
- 모집단에 관한 가설검증
3) 회귀분석의 변수 구분
① 독립변수(independent variable)
- 다른 변수에 영향을 주는 변수
- 원인변수, 설명변수, 예측변수라고도 함.
② 종속변수(dependent variable)
- 다른 변수의 영향을 받는 변수
- 반응변수, 결과변수라고도 함.

참고 자료

없음