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
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
21세기의 문턱을 넘어선 현재 인터넷은 기업 경영에 있어 절대로 빠질 수 없는 요소가 되었다. 즉 기업의 모든 활동에는 인터넷이라는 정보통신기술이 바탕이 되고 있다는 말이다. 이번 보고서에서는 이러한 인터넷이 기업 경영활동에 어떠한 방식으로 활용되고 있는지 사례를 통해 알아보고 그 기법과
총 38개의 변수 중 Age가 가장 큰 영향력을 끼치는 변수로 판별되었다.
그 다음은 KM, Weight 순으로 나왔다.
여러 가지 AOV16변수들 중에 Quaterly_Tax는 원 변수와 차이가 많이 나기 때문에 비선형성을 갖고 있다고 판단 할 수 있다.
따라서 Logit Regression을 하되, Linear Regression도 하여 그 둘을 비교해보도록