판매량 분석
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작성일 22-10-15 00:35
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설명
다. 그러므로 Stepwise과정은 Step5에서 정지된다된다.
output의 하단부에 나오는 condition number는 다중공선성을 진단하는 측도로써 20~30 이하이면 다중공선성이 없고, 그 이상 100이하이면 …(To be continued )
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그럼 reference(자료)를 받으시는 모든 분들께 언제나 행복이 가득하시길 바랍니다^^
판매량 분석
부족하지만 최선을 다해 작성하고자 노력하였으니 만족하실 수 있으리라 생각됩니다.
첫 번째로 종속변수 DYA에 관하여 독립변수 DPC2를 고려하였을 경우 F-value, t-value 모두 유의하며 설명(explanation)력도 0.5467로써 괜찮은 수준이지만 C(p) = 48.0560로서 편의가 없을 때의 C2 = 2와 상당한 차이를 가지므로 MSE 의 편의가 발생하고 있다고 판단된다된다. 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 판단된다된다.레포트/경영경제
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부족하지만 최선을 다해 작성하고자 노력하였으니 만족하실 수 있으리라 생각됩니다. 이를 판단하기 위해 앞의 sas-output을 살펴보겠다.그럼 자료를 받으시는 모든 분들께 언제나 행복이 가득하시길 바랍니다^^판매량분석1` , 판매량 분석경영경제레포트 ,
,경영경제,레포트
판매량분석1`
ꋮ 목적 : 판매량 analysis(분석)
ꋮ 과정
‣ 자료(資料)의 설정
‣ 자료(資料)의 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 conclusion
‣ analysis(분석) 결과
• 각 기업의 average(평균)change(변화)율을 통한 변수의 기여도 analysis(분석)
• 각 기업간 판매량 change(변화)의 요인 analysis(분석)
이제 마지막으로 변수선택의 문제가 남았다. Step4와 Step5에서 각각 5와 6에 매우 가까운 값이 되어 있다 이상의 설명(explanation)변수 추가는 사전에 설정된 20% 유의수준을 충족하지 않는다. 사전에 회귀계수에 관한 부호를 알고 있으므로, 이것은 유의수준을 10%로 한 결과라고 할 수 있다 유의수준을 이와 같이 높게 잡은 이유는 고려된 설명(explanation)변수가 理論적으로 명확하므로, 되도록 많은 설명(explanation)변수를 잔존시키도록 하기 위해서 이다. 두 번째는 변수 DYA4를 추가했을 때의 적합을 나타내며 F-value, t-value 모두 유의하고 설명(explanation)력 또한 0.6340으로 높아 졌지만 C(p) 값 32.7170이 아직 차이가 많아 변수를 추가하게 된다된다. 그러므로 설명(explanation)변수를 더욱 증가시키는 방법으로 MSE의 편의 문제를 해소하도록 해야 한다. 이 Stepwise는 회귀식 에서의 변수포함과 변수제거를 유의수준 20%로 한 결과이다. 의미 없는 변수의 판단과 제거를 통해 어떠한 변수를 쓰는 것이 적합이 잘되고 설명(explanation)력이 높아지는 지를 판단하기 위한 방법으로 Stepwise 방법이 있다 이는 독립변수의 추가와도 동일한 맥락이다.
