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Intro ......

 

그 이상 1000이하이면 다중공선성이 강하게 존재하고 그 이상이면 매우 강하게 존재한다.446으로 줄어들어 MSE의 편의가 현저하게 줄어들었다고 판단된다. 의미 없는 변수의 판단과 제거를 통해 어떠한 변수를 쓰는 것이 적합이 잘되고 설명력이 높아지는 지를 판단하기 위한 방법으로 Stepwise 방법이 있다. 사전에 회귀계수에 관한 부호를 알고 있으므로, 다섯 번째 DPA2를 추가했을 때의 C(p) 값이 4.zip 판매량 분석 부족하지만 최선을 다해 작성하고자 노력하였으니 만족하실 수 있으리라 생각됩니다.0560로서 편의가 없을 때의 C2 = 2와 상당한 차이를 가지므로 MSE 의 편의가 발생하고 있다고 판단된다. 그러므로 상수항이 있는 모형에 있어서의 1차적인 모형 선택은 상수항이 없는 세계에서는 무의미한 선택이라 할 수 있다. 유의수준을 이와 같이 높게 잡은 이유는 고려된 설명변수가 이론적으로 명확하므로, t-value 모두 유의하며 설명력도 0. 이를 판단하기 위해 앞의 sas-output을 살펴보겠다. 그럼 자료를  ......

 

 

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판매량 분석 레포트

 

판매량 분석.hwp 문서 (압축파일).zip

 

 

판매량 분석

 

부족하지만 최선을 다해 작성하고자 노력하였으니 만족하실 수 있으리라 생각됩니다. 그럼 자료를 받으시는 모든 분들께 언제나 행복이 가득하시길 바랍니다^^ 판매량분석1`

 

ꋮ 목적 : 판매량 분석

ꋮ 과정

‣ 자료의 설정

‣ 자료의 계절성 판단과 조정

• 더미회귀를 통한 계절조정

• 잔차 산포도와 D-W를 통한 자기상관의 판단과 제거

• X-11을 통한 계절조정

‣ 회귀모형 적합

• 모형 적합을 통한 변수의 유의성 판단

• 상관관계를 이용한 다중 공선성 판단

• 차분을 이용한 다중 공선성 제거

• 상관관계를 통한 최적시차 판단

• Stepwise로써의 변수 제거

• 기업별 회귀모형 적합

• 탄력성을 이용한 판매량 증가율 도출

ꋮ 결론

‣ 분석결과

• 각 기업의 평균변화율을 통한 변수의 기여도 분석

• 각 기업간 판매량 변화의 요인 분석

이제 마지막으로 변수선택의 문제가 남았다. 의미 없는 변수의 판단과 제거를 통해 어떠한 변수를 쓰는 것이 적합이 잘되고 설명력이 높아지는 지를 판단하기 위한 방법으로 Stepwise 방법이 있다. 이는 독립변수의 추가와도 동일한 맥락이다. 이를 판단하기 위해 앞의 sas-output을 살펴보겠다. 이 Stepwise는 회귀식 에서의 변수포함과 변수제거를 유의수준 20%로 한 결과이다. 사전에 회귀계수에 관한 부호를 알고 있으므로, 이것은 유의수준을 10%로 한 결과라고 할 수 있다. 유의수준을 이와 같이 높게 잡은 이유는 고려된 설명변수가 이론적으로 명확하므로, 되도록 많은 설명변수를 잔존시키도록 하기 위해서 이다.

 

첫 번째로 종속변수 DYA에 관하여 독립변수 DPC2를 고려하였을 경우 F-value, t-value 모두 유의하며 설명력도 0.5467로써 괜찮은 수준이지만 C(p) = 48.0560로서 편의가 없을 때의 C2 = 2와 상당한 차이를 가지므로 MSE 의 편의가 발생하고 있다고 판단된다. 그러므로 설명변수를 더욱 증가시키는 방법으로 MSE의 편의 문제를 해소하도록 해야 한다. 두 번째는 변수 DYA4를 추가했을 때의 적합을 나타내며 F-value, t-value 모두 유의하고 설명력 또한 0.6340으로 높아 졌지만 C(p) 값 32.7170이 아직 차이가 많아 변수를 추가하게 된다. 이와 같이 C(p)의 값이 작아질 때 까지 변수 추가를 계속한 결과, 다섯 번째 DPA2를 추가했을 때의 C(p) 값이 4.446으로 줄어들어 MSE의 편의가 현저하게 줄어들었다고 판단된다. Step4와 Step5에서 각각 5와 6에 매우 가까운 값이 되어 있다. 이상의 설명변수 추가는 사전에 설정된 20% 유의수준을 충족하지 않는다. 그러므로 Stepwise과정은 Step5에서 정지된다.

 

output의 하단부에 나오는 condition number는 다중공선성을 진단하는 측도로써 20~30 이하이면 다중공선성이 없고, 그 이상 100이하이면 다중공선성이 약하게 존재하고, 그 이상 1000이하이면 다중공선성이 강하게 존재하고 그 이상이면 매우 강하게 존재한다. 앞의 결과에서는 condition number의 범위가 매우 낮은 곳에서 이루어지므로 다중공선성이 없다고 판단된다. 그러나 step5의 경우 상한과 하한과의 차이가 다소 존재하여 다중공선성의 판단에 있어 애매한 점이 있어 condition number를 직접 구해본 결과가 최 하단에 있는 Eigenvalue 이다.

 

지금까지 검토한 통계적 검증에 의하면 이 추정결과는 통계적으로 아무런 문제를 가지지 않으나 Stepwise의 결과에서 상수항이 있는 모형과 상수항이 없는 모형은 상이한 모형이라 할 수 있다. 그러므로 상수항이 있는 모형에 있어서의 1차적인 모형 선택은 상수항이 없는 세계에서는 무의미한 선택이라 할 수 있다.

 

 

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