◈ 통계분석 기능

 1변량에 대한 분석

모수 추정 - 표본에 대한 평균, 중앙값, 최빈수, 분산, 표준편차, 범위, 사분편차, 모평균, 모분산

가설검정 - 모평균, 모분산, 정규분포검정

2변량, 3변량에 대한 분석

표본회귀직선, 표본회귀포물선, 표본 회귀평면, 표본 회귀 2차곡면, 표본 회귀 2차곡면,

표본상관계수

추정: 모집단의 회귀계수 및 상관계수

추정: 독립변수 x=x0 에 대응하는 종속변수 y의 예측치

추정: 독립변수 x=x0 에 대응하는 종속변수 y의 예상 평균치

검정: 모집단의 회귀계수

검정: 회귀곡선의 적합도 및 상관계수

2변량에서 최대 20개 까지의 변량를 갖는 표본에 대한  중선형회귀분석

회귀방정식 모형

y = B0 + B1*x1 + B2*x2 + … + Bk*xn

y = B0 + B1*x1 + B2*x1 + … + Bn*x1 (1변수 다항회귀)

y= B0 + B1*x1 + B2*x2 + B3*x1^2 + B4*x2^2 + B5*x1*x2 (2변수 다항회귀)

추정: 표본 회귀계수 b_i   

추정: 표본 오차항 분산,결정계수(R_sq),수정결정계수(Adj_R_sq), Mallow's Cp통계량

추정: 표본 상관계수(r_ij), (중)상관계수(r_sam), (공)분산 Cov(b_i, b_j)

추정: 모집단 회귀계수 B_i                   

추정: 모집단 (중)상관계수(R_pop)           

추정: x_0 에서 y 의 평균 반응량 E(y_0)     

추정: 회귀계수 B_i 의 선형함수 Q * B

검정: 모집단 회귀계수(가설 H0: B_i = 0, 대립가설 H1: B_i <> 0)  

검정: 모집단 (중)상관계수(가설 H0: R_pop = Rp, 대립가설 H1: R_pop <> Rp)

검정: x_0 에서 y 의 평균 반응량(  H0: E(y_0) = M_p,  H1: E(y_0) <> M_p)   

검정: 회귀계수 B_i 의 선형함수 Q * B( H0: Q * B = c,  H1: Q * B <> c)

검정: (중)회귀선의 유의성(   H0: B1 = 0 (영벡터), H1: B1 <> 0 (영벡터))

검정: (중)회귀선의 축소모형( H0: B2 = 0 (영벡터), H1: B2 <> 0 (영벡터))

검정: 모형의 적합도 (각 독립변수의 값에 대하여 두 번 이상 반복측정 필요)

회귀계수 B_i 의 표준화, VIF(분산팽창인자) -- 절편있는 경우에만

잔차, 레버리지, 스튜던트화 잔차, 스튜던트화 제외 잔차, 쿡크 통계량

y 의 예상치, 평균 반응량 E(y), Durbin-Watson 통계량  

변수선택: R_sq, Adj_R_sq, Cp, MSE, SSE (모든 가능한 회귀에 대해)  

변수선택: 회귀계수 (모든 가능한 회귀에 대해)  

변수선택: 최적 회귀방정식 찾기 (앞으로부터 선택)

변수선택: 최적 회귀방정식 찾기 (뒤로부터 제거)  

변수선택: 최적 회귀방정식 찾기 (단계별 회귀)

도수표- 1변량에서 3 변량에 대하여 (상대)도수, 누적(상대)도수

그래프

 1변량- 선도표, 도수분포다각형,상자그림, 히스토그램,누적상대도수 함수,원그래프

  2변량: 산점도, 회귀직선, 회귀포물선, 3차원 히스토그램

  3변량: 회귀평면, 회귀2차곡선, 3차원산점도

  그외 회귀곡면, 잔차의 산점도, 평균반응량의 신뢰대, 종속변수의 예측구간

분산분석-1요인실험, 2요인실험

1~3변량:계급값별 분류 또는 표본값별로 분류

특별한계산-자료의 가로 또는 세로의 합, 평균 표준편차, 순위 구하기

지정된 그룹별(이름표로 구분)로 계산