선형 회귀 모형에 대한 베이지안 추론

이 기능을 사용하려면 사용자 지정 테이블 및 고급 통계가 필요합니다.

회귀분석은 정량적 모형화에 광범위하게 사용되는 통계적 방법입니다. 선형 회귀분석은 조사자가 척도 결과의 값을 설명하거나 예측하기 위해 여러 변수의 값을 사용하는 기본적이고 표준적인 접근 방식입니다. 베이지안 단변량 선형 회귀는 베이지안 추론의 맥락에서 통계 분석이 수행되는 선형 회귀에 대한 접근 방식입니다.

회귀분석 프로시저를 호출하고 전체 모형을 정의할 수 있습니다.

1. 메뉴에서 다음을 선택합니다.

   분석 > 베이지안 통계 > 선형 회귀

2. 사용가능한 변수 목록에서 문자열이 아닌 종속변수를 한 개 선택하십시오. 문자열이 아닌 변수는 한 개만 선택해야 합니다.
3. 사용가능한 변수 목록에서 모형에 대한 범주형 요인변수를 한 개 이상 선택하십시오.
4. 사용가능한 변수 목록에서 문자열이 아닌 공변량 척도변수를 한 개 이상 선택하십시오.
   주: 요인(들) 및 공변량(들) 목록은 모두 비워 둘 수 없습니다. 요인 또는 공변량 변수는 한 개 이상 선택해야 합니다.
5. 사용가능한 변수 목록에서 회귀분석 가중값으로 사용할 문자열이 아닌 변수를 한 개 선택하십시오.
6. 원하는 베이지안 분석를 선택합니다:
   • 사후예측 분포 특성화: 선택하면 사후예측 분포를 특성화하여 접근하는 관점에서 베이지안 추론이 작성됩니다. 방해되는 다른 모수를 통합하여 관심있는 모수의 한계 사후예측 분포를 조사하고 직접적 추론을 유도하기 위해 추가로 신뢰 구간을 구성할 수 있습니다. 기본 설정입니다.
   • 베이즈 요인 추정: 선택하면 베이즈 요인(베이지안 추론의 주목할만한 방법 중 하나)을 추정할 경우 귀무가설과 대립가설 사이의 주변 우도를 비교하는 자연 비율이 구성됩니다.

     표 1. 증거 유의성을 정의하기 위해 일반적으로 사용되는 임계값

     베이즈 요인	증거 범주	베이즈 요인	증거 범주	베이즈 요인	증거 범주
     >100	H0에 대한 극단값 증거	1 - 3	H0에 대한 일화적 증거	1/30-1/10	H1에 대한 강력한 증거
     30-100	H0에 대한 매우 강력한 증거	1	증거 없음	1/100-1/30	H1에 대한 매우 강력한 증거
     10-30	H0에 대한 강력한 증거	1/3-1	H1에 대한 일화적 증거	1/100	H1에 대한 극단값 증거
     3-10	H0에 대한 적당한 증거	1/10-1/3	H1에 대한 적당한 증거

     H0: 영가설

     H1: 대체 가설

     ¹

     ²

   • 방법 모두 사용: 선택하면 사후예측 분포 특성화 및 베이즈 요인 추정 추론 방법이 모두 사용됩니다.