능선 회귀는 회귀 추정치에 편향 정도를 추가하여 기존 결함을 낮춥니다. 능형 회귀 추정은 표준화된 변수를 기반으로 합니다. 표준화는 변수(종속 및 독립 모두)의 평균을 빼고 해당 표준 편차로 나누어 수행됩니다[ 28 , 46 ]. 능선 회귀는 다음과 같이 추정된 보통 최소 제곱 회귀 계수에서 도출됩니다.
분석에서는 변수의 표준화를 가정합니다. 따라서 X'X = R 입니다 . 여기서 R은 독립 변수의 상관 행렬입니다. 추정치는 편견이 없으며 인구와 관련될 수 있습니다.
RRM 암시적 모델 함수는 다음과 같이 표시됩니다.
여기서 Y t = MPI, β 1 = 모수 추정치, X 1 = 정부 지출(주택, 교육, 보건 및 사회 보장).
결과
이 섹션에서는 연구 결과를 제시합니다. 먼저 다중공선형 변수에 대한 데이터 축소기법인 주성분분석(PCA)을 논의한 후, 스포츠중계 제작연구변수 간의 관계를 추론하기 위한 다중선형회귀분석을 실시한다.
주성분 분석
이 하위 섹션에는 PCA 결과, 진단 테스트 및 결과가 나와 있습니다.
진단 테스트
Bartlett의 구형성 테스트는 PCA 분석을 위한 데이터의 적합성을 결정하기 위해 수행되었습니다. Bartlett의 구형성 테스트는 관찰된 상관 행렬을 단위 행렬과 비교합니다. 검정의 귀무 가설은 변수가 직교, 즉 상관 관계가 없다는 것이며 요인 분석의 전제 조건입니다[ 48 ]. 아래 표 1은 Bartlett의 테스트 결과를 나타냅니다.
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