다중공선성 테스트 결과 풀 사이즈 테이블 다중공선성 이 연구에서는 회귀 모델의 독립 변수가 상관 관계가 있는지 여부를 테스트하기 위해 다중 공선성 분석을 수행했습니다. 결과 는 평균 분산 팽창 계수(VIF)가 각각 1.19 및 1.83으로 10 미만인 모델(표 8 및 9 )에서 상관 관계의 정도가 최소화되었음을 보여줍니다. 모델의 다중 공선성 문제(표 10 ). 표 9 다중공선성 테스트 결과 풀 사이즈 테이블 표 10 이분산성 테스트 결과 풀 사이즈 테이블 이분산성 테스트 모든 독립변수가 일정한 분산을 갖는지 여부를 알아보기 위해 검정을 수행합니다. 이분산성 테스트는 간결한 모델의 회귀 결과에서 얻은 표준 오류를 사용합니다. Breusch-Pagan 이분산성 테스트는 DLGDPN 모델에 이분산성이 있고 Chi 2 통계의 확률 값이 0.05보다 작기 때문에 나타냅니다. 따라서 등분산성 귀무가설은 유의수준 5%에서 기각될 수 있다. 또한 p 값이 0.8081이고 모든 유의 수준에서 귀무 가설이 허용되므로 DLMVA 모델에는 이분산성이 없습니다 . 따라서 DLGDPN 모델의 검정 결과와 신뢰구간의 편향을 제거하기 위해 로버스트 표준오차를 사용하여 오류를 수정하였다. 그리고, 이분산성을 보정한 간결한 모델은 표 11 과 같다 . 표 11 이분산성 수정 후의 간결한 모델 풀 사이즈 테이블 모델에서 수행된 진단 테스트에서는 기본적인 통계적 요구사항이 대체로 충족되어 심각한 취약점이 확인되지 않았음을 알 수 있다.구글 상위노출 카지노솔루션 토토솔루션 제작 피망머니상 성인용품 성인용품 롤 토토 롤 토토 비제이벳 강남달토 강남레깅스룸 구글 상위노출 백링크 먹튀검증사이트 11