| 변수 수를 고려 | 천재 | 24-05-03 14:32 |
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표 8 분산팽창계수 및 허용오차
풀 사이즈 테이블
표에 따르면 모든 항목의 공차 값은 0.20보다 큽니다. 또한 항목 중 어느 것도 4를 초과하는 값을 갖지 않습니다. 이러한 결과는 공선성이 없음을 시사하며, 이는 각 항목이 고유하고 중복되지 않는 정보를 제공한다는 것을 나타냅니다. 이는 각 항목이 개념 모델의 다양한 측면을 뚜렷이 표현한다는 개념을 더욱 뒷받침합니다(표 9 ).
표 9 회귀 분석
풀 사이즈 테이블
회귀 분석
R- 제곱 이라고도 알려진 결정 계수는 모델의 독립 변수로 설명할 수 있는 종속 변수의 분산 비율을 나타냅니다. 이 분석에서 R은 0.847로 보고됩니다. 이는 종속변수의 분산 중 약 84.7%가 모형에 포함된 독립변수에 의해 설명될 수 있음을 시사합니다.
이는 결정계수의 또 다른 표현입니다. R 제곱은 R 값을 제곱하여 계산됩니다 . 이 경우 R Square 값은 0.757로 종속변수의 분산 중 약 75.7%가 독립변수에 의해 설명된다는 것을 알 수 있다. 조정된 R 제곱은 모델의 예측 변수 수를 고려하고 이에 따라 R 제곱 값을 조정합니다. 불필요한 예측 변수를 포함하면 불이익을 받습니다. 이 분석에서 수정된 R 제곱은 0.656으로 보고됩니다. 이 측정값은 종속변수의 관측값과 회귀 모델의 예측값 사이의 평균 편차를 나타냅니다. 이는 모델이 수행한 예측의 정확성을 나타냅니다. 이 경우 추정치의 표준 오차는 0.34184로 보고됩니다.
회귀분석 결과, 독립변수(자본적정성, 경영효율성, ROA, ROE, 유동성)가 종속변수 변동의 상당 부분을 총괄적으로 설명하는 것으로 나타났습니다. 모델의 R 제곱 값이 상당히 높아 적합도가 우수함을 나타냅니다. 그러나 회귀분석 결과를 올바르게 해석하고 평가하기 위해서는 분석의 맥락과 구체적인 연구문제를 고려하는 것이 중요하다(표 10 ).구글 상위노출
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