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Statistics/Statistical Model

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매개효과(Mediating effect) □ 매개효과(Mediating effect) - 독립변수가 종속변수에 유의한 영향을 미칠 때, 그 사이에 매개변수를 통해 그 영향이 전달되는 경우 - X(독립변수) → M(매개변수) → Y(종속변수) □ 매개효과의 종류 (1) 부분매개 효과 (2) 완전매개 효과 □ 매개효과 검증방법 - Baron & Kenny (1986) 방법 [1단계] X → M [2단계] X → Y [3단계] X + M → Y (1) 부분매개 효과 검증 [1단계] M = a + b1*X → b1 유의 [2단계] Y = a + phi*X → phi 유의 [3단계] Y = a + b2*X + b3*M → b3, b2 유의 ▷ 위의 3단계의 각 계수의 유의 조건을 만족할 경우, 부분매개효과가 나타난다고 볼 수 있다. (2) 완전매개 효과..

통계 모델링 과정(Statistical modeling process) 데이터 분석 또는 문제 해결을 위한 통계 모델링 과정(Statistical modeling process)에 대해 알아볼 것이다. 단계는 8개로 나눌 수 있고, 아래와 같다. 1. Understand the problem 2. Plan and collect data 3. Explore data 4. Postulate model 5. Fit model 6. Check model 7. Iterate 8. Use model 각 단계에 대해 자세히 알아보자. 1. Understand the problem 가장 먼저 해야하는 것은 문제를 이해하는 것이다. 당연하기 때문에 간과하기 쉬운데, 이는 매우 중요하다. 예를 들어, 프랜차이즈의 수익 데이터를 각 지역에서 얻었다고 가정하자. 수익의 평균을 통해 프랜차이즈 사..

통계 모델(Statistical model) 통계 모델(Statistical model)에 대해 알아볼 것이다. 다룰 내용은 다음과 같다. 1. 통계 모델의 정의 2. 통계 모델의 목적 1. 통계 모델의 정의 통계 모델이란 데이터 생성 구조(Data generating process)를 모방(Imitation) 또는 근사(Approximation)하기 위한 수학적 구조(Mathematical structure)를 말한다. 일반적으로 통계 모델은 변수간의 관계를 나타내며, 데이터의 불확실성(Uncertainty)과 변동성(Variability)를 설명한다. 통계 모델은 인과관계 또는 노이즈 데이터로부터 은닉 변수(Hidden variable)를 파악하는데 도움을 줄 수 있다. 2. 통계 모델의 목적 통계 모델의 목적은 크게 4가지로 나눌 수 있다. ..

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