4차 산업혁명 나 혼자 배우는 SAS Programming

Chapter 01 ∙ 단순회귀모형을 활용한 데이터 분석
1.1   도출과 의미, 잠재적 문제점 6
1.2 SAS의 PROC REG으로 얻을 수 있는 결과값들 9
1.3 단순회귀모형을 이용한 가상 데이터 분석 17
SAS Program 1_1; 단순회귀모형으로 가상데이터 분석 17
SAS Program 1_1 설명 18
SAS Program 1_1 결과 설명(200개 샘플) 23
1.4 샘플 수가 증가하였을 때 회귀분석 결과의 변화 27
SAS Program 1_2 28
SAS Program 1_2: PROC REG 결과 일부(500개 샘플) 28
1.5 지연 효과 회귀모형(Lagged Effects Regression Model) 30
SAS Program 1_3 32
SAS Program 1_3 설명 33
SAS Program 1_3 결과 설명 39

Chapter 02 ∙ 구조변화 회귀모형(Structural Change Regression Model)
SAS Program 2_1 52
SAS Program 2_1 설명 53
2.1  검정( test) 55
SAS Program 2_1 결과 설명 57

Chapter 03 ∙ 비대칭 회귀모형(Asymmetric Regression Model)
SAS Program 3_1 68
SAS Program 3_1 설명 69
SAS Program 3_1 결과 설명 70

Chapter 04 ∙ 샘플데이터의 다중공선성(Multicollinearity)
SAS Program 4_1 82
SAS Program 4_1 설명 83
SAS Program 4_1 결과 설명 83

Chapter 05 ∙ 회귀모형 오차항의 자기상관 검정
5.1 더빈–왓슨(Durbin–Watson) 검정 93
SAS Program 5_1 95
SAS Program 5_1 설명 96
SAS Program 5_1 결과 설명 96
5.2 더빈의  검정 98
SAS Program 5_2 100
SAS Program 5_2 설명 101
SAS Program 5_2 결과 설명 102

Chapter 06 ∙ 회귀모형 설정 오류
6.1 설명변수 누락 106
6.2 설명변수 추가 107
6.3 누락된 설명변수와 오차항의 자기상관 108
SAS Program 6_1 109
SAS Program 6_1 설명 110
SAS Program 6_1 결과 설명 110

Chapter 07 ∙ 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation Method)을 이용한 회귀모형 추정
7.1 최우추정법의 장점 117
7.2 최우추정법을 사용하는 회귀모형 119
7.3 최우추정법을 사용하여 계수를 추정하는 SAS 프로그램 121
SAS Program 7_1 121
SAS Program 7_1 설명 122
SAS Program 7_1 결과 설명 124
7.4 오차항에 자기상관이 있는 다중회귀모형의 최우추정과 가설검정 128
SAS Program 7_2 128
SAS Program 7_2 설명 130
7.5 3개의 카이자승 검정통계식 132
SAS Program 7_2 결과 설명 133
7.6 설명변수의 비선형성 검정 138
SAS Program 7_3 140
SAS Program 7_3 설명 141
SAS Program 7_3 결과 설명 142

Chapter 08 ∙ 조건부이분산: 불확실성 측정 및 활용
8.1 조건부이분산 모형의 장점 152
8.2 조건부이분산 회귀모형 153
8.3 조건부이분산 검정 154
SAS Program 8_1 156
SAS Program 8_1 설명 157
SAS Program 8_1 결과 설명 158
SAS Program 8_2 163
SAS Program 8_2 설명 164
SAS Program 8_2 결과 설명 166

Chapter 09 ∙ 시계열분석과 미래 예측
9.1 AutoRgressive(AR) 모형 178
SAS Program 9_1 179
SAS Program 9_1 설명 179
SAS Program 9_1 결과 설명 180
9.2 AR(1) 모형의 미래 예측 방법 182
9.3 AR(1) 모형의 자기상관함수 ACF 184
9.4 부분자기상관함수(PACF)를 사용한 AR 오더 결정 방법 187
SAS Program 9_2: AR(1) 계수추정 188
SAS Program 9_2 설명 189
SAS Program 9_2 결과 설명 189
9.5 상수항이 있는 AR(1) 모형 200
9.6 AR(2) 모형 202
SAS Program 9_3: AR(2) 데이터 생성, 모형추정, 및 예측 202
SAS Program 9_3 설명 및 결과 설명 203
9.7 Moving Average(MA) 모형 209
9.8 MA 모형을 이용한 미래예측 213
SAS Program 9_4: MA(1) 데이터 생성 및 모형추정, 미래예측 214
SAS Program 9_4 설명 215
SAS Program 9_4 결과 설명 216
9.9 MA(2) 모형 221
9.10 ARMA(1,1) 모형 223
SAS Program 9_5: ARMA(1,1) 모형을 이용한
데이터 생성 및 모형 추정, 예측 223
SAS Program 9_5 설명 224
SAS Program 9_5 결과 설명 225
9.11 실제 ipg 데이터의 시계열 모형 찾기 및 미래 예측 231
SAS Program 9_6: 실제 데이터 ipg 시계열 분석 1 232
SAS Program 9_6 설명 232
SAS Program 9_6 결과 설명 233
SAS Program 9_7: 실제 데이터 ipg 시계열 분석 2 235
SAS Program 9_7 설명 235
SAS Program 9_7 결과 설명 236

Chapter 10 ∙ 불안정 시계열모형 검정(Testing of Nonstationary Time Series Model)
SAS Program 10_1: 불안정시계열 검정 251
SAS Program 10_1 설명 251
SAS Program 10_1 결과 설명 252

부
부록 Ⅰ SAS University Edition 무료 다운로드 262
부록 Ⅱ 외부자료 다운로드 받는 방법 264
부록 Ⅲ Dickey–Fuller Table 268

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