회귀분석에 대한 올바른 이해와 적용

목차

Ⅰ. 회귀분석의 기본이론
Ⅱ. 엑셀을 활용한 회귀분석의 적용사례

본문내용

1. 정의
- 회귀분석은 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는지 알아보기 위한 분석방법으로서 독립 변수 하나와 종속변수 하나의 관계를 분석하는 단순회귀분석과 복수의 독립변수들과 하 나의 종속변수와의 관계를 분석하는 다중회귀분석으로 나누어진다.
※ 다변량 다중회귀분석 : 독립변수 2개 이상 & 종속변수 2개 이상

2. 구별개념
1) 상관분석
- 하나의 변수가 다른 변수와 어느 정도 관련성을 갖고 변화하는가를 분석
- 상관계수를 통해 두 변수 간의 상호 관련성의 방향과 강도를 측정할 수 있다.

<중 략>

총편차는 회귀선으로 설명된 편차와 설명되지 않은 편차로 이루어져 있다. 올바른 예측을 위해서는 회귀선으로 설명되지 않은 편차( Y'-Y- )를 최소한으로 줄여나가야 하는데 이에 등장한 개념이 최소자승치이다. 최소자승치(Linear Squared Method)는 ∑( Y-Y' )가 아닌
∑( Y-Y' )2으로 구하는데 그 이유는 회귀선이 산포도의 중심을 지나기 때문에 ∑( Y-Y' ) = 0이 되고 만다. 따라서 제곱을 해주고 최소자승치를 이용해 가능한 설명되지 않은 부분을 줄여나가려고 하는 것이다.

<중 략>

그림설명 : 종속변수 Y(정치지식)을 설명하는 두 개의 독립변수 X(신문이용) , W(연령)이 있다. 독립변수들은 Y에 영향을 미칠 뿐만 아니라 서로 간에도 상관관계를 갖는다. 따라 서 다중회귀분석의 경우 X가 Y의 미치는 영향을 파악하기 위해서는 A+B 영역에서 다른 독립변수와 중복되는 부분인 B를 제외한 A만 회귀계수로 사용해야 한다. 마찬가지로 W 가 Y에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 B+C 영역에서 B를 제외한 C만 회귀계수로 삼 아야 할 것이다.

- 각각의 독립변수가 종속변수에 대한 설명력이 높아지기 위해서는 통제되어야 하는 영역 인 B의 크기는 작을수록, 각각의 독립변수(X, W)와 종속변수(Y)의 관계는 깊을수록 좋다.
다중공선성 : 독립변수들간의 상관관계가 대략 0.7이상

참고 자료

없음