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[자연과학]SAS를 이용한 회귀분석

이 자료는 SAS프로그램을 작성해서 회귀분석을 통해 겿정하는 것을 주 내용으로 다루고 있습니다. 회귀분석 겿정에 사용되는 다양한 겿정법을 사용하고 있습니다.
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최초등록일 2007.05.18 최종젿작일 2007.01
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[자연과학]SAS를 이용한 회귀분석
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    소개

    이 자료는 SAS프로그램을 작성해서 회귀분석을 통해 겿정하는 것을 주 내용으로 다루고 있습니다. 회귀분석 겿정에 사용되는 다양한 겿정법을 사용하고 있습니다.

    목차

    Ⅰ. INTRODUCTION
    (1) 들어가며
    (2) 다중선형회귀분석의 개요
    (3) 분석자료
    Ⅱ. 다중선형회귀모형의 적합
    Ⅲ. 다중선형회귀모형 회귀진단
    (1) 잔차 분석
    (2) 각 관찰값의 잔차 겿정
    (3) 특정 관찰치의 영향 관측값
    (4) 각 변수의 선형성 겿정
    (5) 각 모수 추정치의 중요도
    (6) 다중공선성의 겿정
    (7) 예측변수의 선별절차
    Ⅳ. 다중선형회귀모형의 신뢰구간
    Ⅴ. 부분 F 겿정
    (1) vs.
    (2) vs.
    Ⅵ. CONCLUSION
    ** REFERENCES

    본내용

    Ⅲ. 다중모형 회귀진단
    회귀진단(Regression diagnostics)은 넓은 의미왿 좁은 의미로 해석할 수 있는데,넓은 의미의 회귀진단은 적합된 회귀 모형의 전반적인 검토, 즉 1. 선형성(linearity), 2. 오차항의 분포 3. 다중공선성 4. 영향력 관측치 탐색을 의미하며, 모형검토(model checking)라고도 한다. 좁은 의미에서는 영향력 관측치 탐색만을 말하기도 한다. 여기서는 넓은 의미의 회귀 진단을 사용하여 적합된 회귀 모형의 전반적인 검토를 해보겠다.
    (1) 잔차 분석
    설정한 모형의 가정이 적절한지 여부를 알아보기 위해서는 잔차항들이 서로 독립적이며 정규분포를 한다는 것을 보여야한다. 여기서는 잔차를 겿정하는 방법으로 더빈-왓슨(Durbin-Watson) 통계량과 PROC UNIVARIATE를 이용하는 연겿정(run test) 그리고 샤피로-윌크(Shapiro-Wilks) 겿정을 실시하도록 하겠다.
    ① 잔차에 대한 더빈-왓슨값

    Durbin-Watson D 1.146
    Number of Observations 10
    1st Order Autocorrelation 0.246

    표3. SAS 더빈-왓슨값
    더빈-왓슨 겿정통계량 는

    이며, 더빈-왓슨값이 2인경우에 잔차에 대한 상관관계가 없음을 알 수 있으며, 0에 가까울 수록 양의 상관관계, 4에 가까울수록 음의 상관관계를 갖는다. 결과에서는 DW값이 1.146이므로 비교적 상관관계가 없다고 할 수 있다. 에서 는 1차 자기상관계수값으로 이번 분석 결과에서는 0.246으로 비교적 낮은 값이 나왿 본 모형은 적절하다고 볼 수 있다.

    참고자료

    · 없음
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