회귀분석 예제

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또한 고려 중인 독립 변수에 대해 아무 것도 할 수 있는지 여부를 염두에 두어야 합니다. 비가 얼마나 많이 내리는지 바꿀 수 없기 때문에 그것을 이해하는 것이 얼마나 중요합니까? Redman은 “날씨나 경쟁업체의 프로모션에 대해서는 아무 것도 할 수 없지만 자체 프로모션에 영향을 미치거나 기능을 추가할 수 있습니다. 항상 데이터로 무엇을 할 것인지 자문해 보십시오. 어떤 조치를 취할 것인가? 어떤 결정을 내리겠는가? 이 분석의 목적은 인기있는 맥주 브랜드의 주간 판매량이 슈퍼마켓의 작은 체인의 가격에 어떻게 의존하는지 설명하고 예측하는 것입니다. 데이터 파일에는 12팩, 18팩, 30팩의 세 가지 판지 크기에 대한 평균 가격 및 총 판매 기록이 52주 포함되어 있습니다. (이것은 30 팩에 대한 몇 가지 사소한 조정을 제외하고는 실제 데이터입니다.) 회귀 분석을 위해 데이터 집합을 조합할 때 고려해야 할 첫 번째 사항 중 하나는 변수에 대한 단위(즉, 크기 조정)를 선택하는 것입니다. 하루가 끝나면 종속 변수의 단위로 표현되는 오차 측정값을 살펴보고 모델 계수는 독립 변수의 변화 단위당 종속 변수의 예측 된 변화 단위로 측정됩니다. 이상적으로 이러한 숫자는 읽기 쉽고 해석및 비교하기 쉬운 방식으로 확장되어야 합니다. 이 분석에서 가격 및 판매 변수는 이미 사례별(즉, 24캔당) 기준으로 변환되어 서로 다른 판지 크기에 대한 상대 판매량이 직접 비교되고 회귀 계수가 직접 비교할 수 있도록 합니다. 다양한 판지 크기에 대한 데이터에 장착된 모델입니다. Excel 파일에서 데이터 집합의 처음 몇 행은 다음과 같습니다: 계산되는 응답 변수의 경우 STATGRAPHICS는 푸아송 회귀와 음수 이항 회귀라는 두 가지 절차를 제공합니다. 각각은 정량 및 범주형 예측 변수를 모두 포함하는 로그선형 모델에 적합합니다.

응답 변수가 비율 또는 이진 값(0 또는 1)인 경우 표준 회귀 기술을 수정해야 합니다.