1. 통계 방법론에 대한 정리
t검증 -> one-way ANOVA -> two-way ANOVA -> MANOVA
(공변량분석)
상관분석 -> 단순회귀분석 -> 중다회귀분석 -> 경로분석
-> 구조방정식
-> 요인분석
빈도분석 -> 교차표분석
2. 변수
독립변수 종속변수
범주 연속 ANOVA
연속 연속 회귀
연속 범주 판별
범주 범주 잠재계층분석
ex) 보험료 수가 계산, 대출 받을 때 이자 계산 모두 회귀분석임
3. 상관관계
Galton : 찰스 다윈의 조카. 진화론을 숫자로 증명해보고자 했음
Galton의 수제자가 Pearson 임.
'아버지와 아들의 키' 이런 주제를 연구했음
'아버지가 190, 어머니가 185면, 2세가 190을 넘을 확률이 높을까?'
-> 어머니 아버지대에서 그 수치는 굉장한 극단치. 예) 2%
-> 아랫대에서 또다시 그러한 극단치가 나올 가능성은 별로 없다
-> 평균으로의 회귀
변량: 한 변수가 평균으로부터 얼마나 흩어져 있느냐
상관계수: 표준화 시킨 두 변수 사이의 공변량., 두 변수 사이의 직선적 관계의 강도
y=ax+b
회귀분석은 회귀계수(a)를 찾는 것, 즉 우선 '선'을 찾는 것임.
x로 y를 예측하는데, 예측치인 y hat과 실제 y는 차이가 있음
y-y hat이 최소가 되어야 함. 그렇게 되는 선을 찾는 것
회귀분석 시뮬레이션 사이트(쵝오!!)
독립변인에 의해 설명되는 부분이 R squared
측정오차
예: 조직연결과 업무수행: 자기조정의 효과에 관한 연구
- 무차상관계수
- 부분상관계수
4. 산점도, 상관분석과 회귀분석
상관계수에서 *은 (유의도)는 큰 의미가 없음
상관계수의 절대값을 볼 것
회귀분석 결과
변량분석: 회귀모델의 확률적 유의성을 보는 작업
중다회귀
X는 왜 고정인가? 왜 오차가 없는가?
given variable
주어진 변수
다중공선성(multi-co-linearity): 독립변수들 사이에 상관관계는 없다
변수선택
모형선택: 전방선택, 후방소거, 단계별회귀
음..역시 무언가 순식간에 훝고 지나간 느낌이랄까..
ㅎㅎ열심히 나머지 해야지 ㅎㅎ
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