$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 엑셀 VBA를 이용한 이분형 로지스틱 회귀모형 교육도구 개발
An educational tool for binary logistic regression model using Excel VBA 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.25 no.2, 2014년, pp.403 - 410  

박철용 (계명대학교 통계학과) ,  최현석 (계명대학교 통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

이분형 로지스틱 회귀분석은 양적 혹은 질적 설명변수를 이용해서 이분형 반응변수를 설명하는 하나의 통계적인 기법이다. 이 모형에서는 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수들의 선형결합의 변환(혹은 함수)으로 설명하고자 한다. 이 개념에 대한 이해가 비통계학자들이 이분형 로지스틱 회귀모형을 이해하는데 있어서 넘어야 할 커다란 장벽 중의 하나이다. 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Binary logistic regression analysis is a statistical technique that explains binary response variable by quantitative or qualitative explanatory variables. In the binary logistic regression model, the probability that the response variable equals, say 1, one of the binary values is to be explained a...

주제어

#승산비   #엑셀 매크로   #이분형 로지스틱 회귀 모형  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이 연구에서는 비통계학자의 관점에서 부딪치게 되는 이러한 문제점과 대안인 이분형 로지스틱 회귀 모형을 엑셀을 이용하여 보다 쉽게 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 이를 위해 우리가 쉽게 접근하고 사용할 수 있는 엑셀의 VBA를 이용하고자 한다.
  • 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하였다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 단계별로 보여주는 프로그램이 완성되었다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
로지스틱 회귀계수를 추정하는 방법은 어떤 것이 있는가? 로지스틱 회귀계수를 추정하는 방법으로는 설명변수의 수준에서 여러 개의 반응변수가 관측되었는지 여부에 따라 달라진다. 설명변수의 각 수준에서 비교적 많은 반응변수의 반복관측이 있으면 가중최소제곱법 (weighted least square method)을 사용하고, 반복 관찰이 없거나 아주 작은 경우에는 최대우도추정법 (maximum likelihood method)을 사용한다.
로지스틱 회귀모형은 어떤 경우에 자주 사용되는가? 반응변수가 질적변수인 경우 흔히 이용되는 모형이 로지스틱 회귀모형이다. 이분형 로지스틱 회귀분석은 ‘예, 아니오’와 같이 두 개의 값을 가지는 이분형 반응변수를 한 개 이상의 설명변수를 가지고 설명하는 통계적인 분석기법이다.
가중최소제곱법은 어떤 경우에 사용되는가? 가중최소제곱법은 기본적으로 설명변수의 수준에서 반응변수가 반복 관측된 경우에 사용된다. 설명 변수가 1개인 경우 관측된 x수준이 c개 있다고 하자.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. Choi, H. S. and Park, C. (2013). An educational tool for regression models with dummy variables using Excel VBA. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 593-6012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. Choi, H. S. and Ha, J. (2012). Development of Bayes' rule education tool with Excel Macro. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 905-912. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Jacobson, R. (2002). Microsoft excel 2002 visual basic for applications step by step, Microsoft Press, Redmond, WA. 

  4. Kim D. (2012). On the development of DES round key generator based on Excel Macro. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 1203-1212. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. Lee, J. Y. (2008). An example of participatory statistics class using Excel Macro. The Korean Journal of Applied Statistics, 21, 355-359. 

    원문보기 상세보기 crossref

  6. Park, J. (2011). Application frame for logistic regression analysis with Excel VBA, Master Thesis, Seoul National University, Seoul. 

  7. Walkenbach, J. (2004). Excel 2003 power programming with VBA, Wiley Publishing, New York. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로