첫째, 기초통계의 경우 양/순서질/비순서질, 그리고 범주, 비범주로 나누어 각각을 표로 요약해 보았다. 이것은 별첨목록을 통해 문항별로 확인가능하다.
둘째, 로짓분석의 경우, 온라인 쇼핑몰의 구매경험 여부는 온라인 쇼핑몰에 대한 선호도/ 선호쇼핑몰이 욕션이나 지마켓인 경우/온라인 쇼핑몰의
부도기업과 정상기업의 특징을 명확히 구분짓기는 어렵지만, 본 논문에서는 다음과 같이 요약할 수 있다. 부도발생 수년 전부터 산업 전반적으로 수익성, 안전성비율이 저하되고 있는 현상이 나타났다. 특히 부도발생 직전 년도의 수익성비율은 부도기업과 정상기업 간에 상당히 유의한 차이를 보이는
(2) Tobit Model: ln(월평균 사교육비)=f(.)
분석 논문의 Tobit Model에서는 표준화 계수의 영향력은 Probit Model에서 도출된 결과와 거의 동일한 결과는 보여준다. 즉 독립변수의 상대적인 영향력은 부모 학력>편입계획유무>강의태도>성별>고등학교 과외경험유무>수능백분위 성적 평균>대학생활만족도>중위권 대
Ⅰ. 개요
우리나라는 매년 교통사고로 인하여 많은 사람이 부상을 입고 사망을 당하는 인명피해가 발생하고 있으며, 이로 인한 사회적손실비용도 막대하며 우리나라의 교통안전의 사업 등이 아직도 후진국 수준에 머물고 있다.
학계에서 일반적으로 교통사고의 발생요인을 크게 인적요인, 차량적요
제1절 정책대안의 미래예측
1. 미래예측의 의미
인간의 인지능력이란 한계가 있기 마련이며, 미래의 불확실성을 예측한다는 것은 매우 어려운 작업이다. 이론모형이나 자료측정 등에도 한계가 존재한다. 따라서 정책대안의 미래예측(future foresight)은 효과적인 정책을 수립하고 집행하는데 중요한
Logistic Regression & Probit Regression by SPSS
I. Logistic regression
A. Extension of multiple regression but the dv is categorical
B. Value being predicted represents a probability, and it varies between 0 and 1
C. Possible to use categorical ivs (dummy coded, but won’t here)
D. Key concept: logit
1. natural logarithm (ln) of the odds
2.
3. Therefore, prob success + ? + + + +
E. SPS
만약 종속변수 y가 연속적이지 않다면?
왠지 선택의 문제를 다루고 싶을 때.. (가구의 주택소유여부, 기업의 Stock Option 부여 여부, 개인의 흡연 여부..)
우리는 종속변수를 0 또는 1로 coding. (binary choice)
y의 예측값은 선택확률의 의미를 가지게 됨.
이 경우, 문제가 생긴다. (Linear Probability Model)
Heteroskedast
model)을 구축하여 주차요금, 혼잡통행료 부과의 시행 영향을 측정하였다. 그 결과 주차요금은 통행거리가 짧을수록 민감한 반응을 보이고, 주행세는 장거리일수록 민감한 반응을 보이는 결과를 도출하였다.
황기연 외(1998)는 도시가구통행실태조사자료에 다항로짓모형(multinomial logitmodel)을 적용하여