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[레포트(report) ] 회귀analysis을 활용한 예측

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작성일 19-09-24 20:36

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진입/제거된 변수a
모형 진입된 변수 제거된 변수 방법
1 MONTH, period 12, YEAR, not periodic, X5, X1, X3, X2, X4b . 입력

a. 종속변수: 매출액
b. 요청된 모든 변수가 입력되었습니다.

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회귀analysis(분석) 을 이용한 예측모형 설계
변수 : x1, x2, x3, x4, x5, 매출액, YEAR_, MONTH_
→ 우선 시계열 analysis(분석) 에 앞서 각 변수끼리의 상관관계가 있는지 알아보기 위해 행렬 산점도 analysis(분석) 을 실시한 결과 보이는 바와 같이 YEAR, MONTH는 별다른 상관관계가 없어 보여 X1~X5, 매출액 변수만 가지고 행렬 산점도 analysis(분석) 을 하니 어느 정도 상관관계가 보인다.

모형 요약b
모형 R R 제곱 수정된 R 제곱 추정값의 표준오차 Durbin-Watson
1 .992a .983 .979 20924.2306 1.667
a. 예측값: (상수), MONTH, period 12, YEAR, not periodic, X5, X1, X3, X2, X4
b. 종속변수: 매출액

→ Durbin-Watson 통계량는 0~4사이의 값을 가지는데 2근처의 값이면 종속변수 Y는 독립성이 있다고 볼 수 있따 여기서 Durbin-Watson 통계량 값이 1.667이므로 독립성이 있다고 판단할 수 있따 (회귀analysis(분석) 가정 성립)

→ 또한, R제곱 값이 0.983로 1에 매우 근접하므로 회귀모형의 설명(說明)력이 뛰어나다고 볼 수 있따

분산analysis(분석) a
모형 제곱합 자유도 平均(평균) 제곱 F 유의확률
1 회귀 모형 730646936361.145 7 104378133765.878 238.402 .000b
잔차 12259055901.856 28 437823425.066
합계 742905992263.000 35

a. 종속변수: 매출액
b. 예측값: (상수), …(skip)

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다.

→ 그 중에서도 가장 뚜렷한 선형관계를 보이는 매출액 변수를 종속변수로 놓고 회귀analysis(분석) 을 실시했다.

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