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회귀분석 독립변수 종속변수 / ()

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다중회귀분석(multiple regression)
: 2개 이상의 독립변수와 하나의 종속변수와의 관계를 분석
: 예를 들어 임금을 결정하는 변인들(성, 인종, 교육수준 등) 중 통계적으로 유의미한 변인이 무엇인지를 밝혀줄 뿐만 아니라 그 변인의 영향력 정도를 알려준다.
: 다중회귀분석의 목적: 예측, 인과관계를 설명
: 독립변수와 종속변수간의 선형관계를 나타내는 선형함수식

1) 모형적합도: F값과 그 유의미성으로 판단
F=

2) 설명력: R²(중다결정계수)
: 단순회귀식에서 r²을 결정계수라고 했으며, 이는 두 변수의 상관관계계수 r을 제곱한 것. r²은 독립변수에 의해 종속변수를 예측할 수 있는 비율(또는 설명력).
: 이것을 다중회귀식에서는 R²로 표시
: 총분산 중에서 회귀식으로 설명되는 분산의 비율
: 0≤R²≤1
: R²의 값이 1에 가까울수록 독립변수의 설명력이 크고 추정된 회귀식의 적합도가 높은 것으로 평가, 반대로 0에 가까워질수록 설명력이 약화되고 적합도도 떨어지게 된다
: 영가설은 R²=0 (무조건 이다. 이것의 유의미성을 판단하여 종속변수의 변화가 독립변수에 의해 설명될 수 있는지를 판단==> F값으로 판단
: 또한 회귀식에 포함되는 독립변수의 수가 늘어나면 중다결정계수 R²의 값은 높아진다

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