農業經營에 있어서 回歸理論의 應用과 實際 = APPLICATION OF REGRESSION THEORY TO A FARM MANAGEMENT
저자
愼鏞仁 (全南大學敎 農科大學 農業經營學敎室)
발행기관
全南大學校 農漁村開發硏究所(INSTITUTE OF AGRICULTURAL SCIENCE & TECHNOLOGY CHONNAM NATIONAL UNIVERSITY)
학술지명
권호사항
발행연도
1966
작성언어
Korean
KDC
520.5
자료형태
학술저널
수록면
95-102(8쪽)
제공처
The purpose of the thesis is to study on a statistical analysis in determining a functional relationship among economic factors. For the purpose, the followings are treated in this thesis.
First, Many economic functions can be expressed as multiple regression model. Therefore, in chapter 2 the least square principle is considered in estimating regression equations and the result of the least square solution for regression equation is applied to polynomial equation.
Second, in fitting a polynomial equation to a given data, a problem is what degree of Polynomial should be adopted. In order to determine the order of degree, theories of analysis of variance and orthofonal polynomial are discussed in chepter 3,
Third. those theories are applied to the "Monthly Farm Income" data, estimating and predicting the monthly income level.
Theory of regression analysis is discussed in Chapter 2,
Multiple regression equation is
Where X1S = independent variable
ej = Normally distributed with mean 0 common variance
Equation (1) can be written in matrix form as the following. y=Xβ+e.
By well-known theorum of the least square method, the parameter vector β=(α, β1, β2.....,βk)is estimated as the following.
Theory of polynomial equation is studied in chapter 3. In order to estimate the caefficients of poirnomial equation. equate Xi=Xi in regression equation (1) and then apply the multiple regressin theory to the estimation of polynomial equation.
However,in estimation polynomial equation it has to be determined the order of degree in the polynomial by using orthogonal transformation on X axis and analysis of variance. The application of the theory mentioned above is made to the data "Monthly Farm Income" 1964. The polynomial equation obtained for the data is the decree equation.
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