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표제지

목차

Ⅰ. 서론 5

Ⅱ. 본론 7

1. 이론적 배경 7

1.1. 로지스틱 회귀모형 7

1.2. 표준로지스틱분포 8

2. 부분 표준화 계수 방법론 10

2.1. Agresti(1996) 방법 10

2.2. Menard(1995) 방법1 11

2.3. Long(1997) 방법1 11

3. 전체 표준화 계수 방법론 13

3.1. Menard(1995) 방법2 13

3.2. Long(1997) 방법2 15

3.3. Menard(2004) 방법 15

4. 실증 자료 분석 19

4.1. Abalone 자료 19

4.2. Admit 자료 22

4.3. Human resource 자료 24

4.4. Rice 자료 26

4.5. Wine quality 자료 28

4.6. Wisconsin Diagnostic Breast Cancer 자료 31

Ⅲ. 결론 34

참고문헌 36

Abstract 38

표목차

〈표 1〉 정보이론 방법을 이용한 표준화 계수 알고리즘 17

〈표 2〉 분석에 사용하는 실증 자료 19

〈표 3〉 Abalone 자료 변수 설명 20

〈표 4〉 Abalone 자료 변수 표준편차 20

〈표 5〉 Abalone 자료 방법론에 적용한 결과 21

〈표 6〉 Admit 자료 변수 설명 22

〈표 7〉 Admit 자료 변수 표준편차 23

〈표 8〉 Admit 자료 방법론에 적용한 결과 23

〈표 9〉 Human resource 자료 변수 설명 24

〈표 10〉 Human resource 자료 변수 표준편차 25

〈표 11〉 Human resource 자료 방법론에 적용한 결과 25

〈표 12〉 Rice 자료 변수 설명 27

〈표 13〉 Rice 자료 변수 표준편차 27

〈표 14〉 Rice 자료 방법론에 적용한 결과 27

〈표 15〉 Wine quality 자료 변수 설명 29

〈표 16〉 Wine quality 자료 변수 표준편차 29

〈표 17〉 Wine quality 자료 방법론에 적용한 결과 30

〈표 18〉 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer 자료 변수 설명 31

〈표 19〉 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer 자료 변수 표준편차 32

〈표 20〉 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer 자료 방법론에 적용한 결과 32

초록보기

 Logistic regression models generally express the outcome for an entity as a binary variable that is "success" or "fail". In this case, when there are several independent variables, the variables may be compared with each other using the size of the coefficient in order to compare the effects of the independent variables and it is necessary to grasp the relative importance that the independent variables contribute to the prediction in prediction. But when the independent variable is a variable without units or when the independent variables have different units, it is difficult to compare the relative importance between independent variables in prediction. In this case, standardized coefficients are more efficient in interpreting meaning than unstandardized coefficients.

In this study, a method for standardization based on the variability of the independent variable and methods for standardization considering both the variability of independent and dependent variables are presented. And the relative importance of each variable is identified using the standardized coefficient values. After that, to compare the values of the standardized coefficients by methodology.

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