이 회귀 분석의 공식은 어떻게 생겼을까?저는 현재 학사 학위 논문을 쓰고 있는데 JMP나 회귀에 대한 전반적인 경험이 없습니다. 첨부된 회귀 공식이 어떻게 보일지 궁금합니다. 예측 표현식을 만들 수 있다는 건 알지만 더 일반적인 용어로 설정해야 합니다.
좋아요: 베타0+베타1*X1+베타2*X2
제 말이 이해가 되기를 바라며 누군가 도와주셨으면 좋겠습니다.
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 이 회귀 분석의 공식은 어떻게 되어야 할까요?안녕하세요 @Luggilas ; @Ressel이 말했듯이, 여러분은 여러 지표("더미") 변수를 정의해야 할 것입니다. 출력에서 예측 표현식을 기반으로 아래와 같습니다.
5.8708 + 1.703* I 11 -0.946* I 12 -0.757* I 13 -0.358* I 21 +3.591* I 22 + 1.611* I 23 -4.844* I 24
I 11 = 질문 1(얼마나 자주…) = 일인 경우 1, 그렇지 않은 경우 0입니다.
12 에서 질문 1(얼마나 자주…) = 적으면 1, 그렇지 않으면 0입니다.
등.
Re: 이 회귀 분석의 공식은 어떻게 되어야 할까요?직관적으로 보면 더미 변수를 살펴봐야 한다고 생각합니다: https://en.wikipedia.org/wiki/Dummy_variable_(statistics)
공유하신 저널에는 예측 표현식을 보여주는 크고 멋진 창이 있습니다. 3-4개의 가능한 응답(객관식에서?)이 있는 두 가지 질문이 있습니다. 아마도 각 응답은 자체 더미 변수로 표현될 수 있습니다. 일반적인 용어로 작성하는 방법은 아마도 Google 검색을 한 번 더 하면 될 것입니다.
논문 잘 쓰시길 바랍니다!
