多元迴歸分析

第四章實證結果與分析

4.3 因素縮減(模式二)分析結果

4.3.2 多元迴歸分析

107

因素 3 呈正相關；引證美國專利數 (

β

=0.198,

t

=2.26 **)、引證外國專利數(

β

=0.78,

t

=8.875***)與因素 4 呈正相關；因素 5 只有一個變數，因此訴訟前被引證次數與因素 5 呈正相關；因素 6 只有一個變數，因此起訴時間與因素 6 呈正相關。

108

表4.88 3 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 23.432 3 7.811 2.038 0.125 殘差 141.803 37 3.833

總和 165.234 40 資料來源：本研究整理

表4.89 3 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.812 0.306 51.718 0

F

1 0.681 0.31 0.335** 2.201 0.034

F

2 0.254 0.31 0.125 0.822 0.417

F

3 -0.239 0.31 -0.118 -0.772 0.445 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 3 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.142，顯著性為 0.125( F =2.038 ) ，第 2 個與第 3 個因素 (

β

₂ =0.125,

t

₂ =0.822 ；

3 0.118,

t

3 0.772

β

= − = − ) 與專利價值無顯著影響，第 1 個因素 (

β

₁ =0.335,

t

₁ =2.201*)與專利價值有顯著影響。

二、4 個主要因素之分析

萃取因素為 4 個因素時，4 個因素分別為

F (審查時間、起

₁ 訴時間、IPC 數、 UPC 數 )、

F (訴訟前被引證次數、全球專利

₂ 家族數、美國專利家族數)、

F (claim 總項數、獨立項數 )、

₃

F (引

₄ 證美國專利數、引證外國專利數)與取自然對數後的訴訟賠償金額所得迴歸模式由表 4.90 可看出，多元迴歸模式判定係數 (

R )為 0.153，可知以萃取出 4 個因素自變數可解釋取自然對

² 數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 15.3%。由表 4.91 可得知，此多元迴歸模式顯著性(p-value)為 0.189>0.1，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.92 看出其多元迴歸所選取的 4 個自變數其中只有

F (審查時間、起訴時間、IPC 數、UPC

₁

109

數) 之顯著性為 0.09*<0.1，表示自變數

F ( 審查時間、起訴時

₁ 間、IPC 數、UPC 數 )可以有效的預測依變數，其得到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4

( 0.544F 0.238F 0.419F 0.323F 15.812 )

Y = e

⁺ ⁺ ⁻ ⁺ (4.3.20) 表4.90 4 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.391 0.153 0.059 1.972 1.616 資料來源：本研究整理

表4.91 4 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 25.290 4 6.323 1.626 0.189 殘差 139.944 36 3.887

總和 165.234 40 資料來源：本研究整理

表4.92 4 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.812 0.308 51.352 0

F

1 0.544 0.312 0.267* 1.744 0.090

F

2 0.238 0.312 0.117 0.763 0.451

F

3 0.419 0.312 0.206 1.344 0.187

F

4 -0.323 0.312 -0.159 -1.037 0.307 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 4 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.153，顯著性為 0.189(F =1.626 )，第 2、第 3、第 4 個因素(

β

₂ =0.117,

t

₂ =0.763；

3 0.206,

t

3 1.344

β

= = ；

β

₄ = −0.159,

t

₄ = −1.037)與專利價值無顯著影響，

第1 個因素(

β

₁ =0.267,

t

₁ =1.744 *)與專利價值有顯著影響。

110

三、5 個主要因素之分析

萃取因素為 5 個因素時，5 個因素分別為

F (審查時間、IPC

₁ 數、UPC 數 )、

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項數 )、

₂

F (全

₃ 球專利家族數、美國專利家族數)、

F (引證美國專利數、引證

₄ 外國專利數)、

F (訴訟前被引證次數 )與取自然對數後的訴訟賠

₅ 償金額所得迴歸模式由表 4.93 可看出，多元迴歸模式判定係數 (

R )為 0.212，可知以萃取出 5 個因素自變數可解釋取自然對

² 數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 21.2%。由表 4.94 得知，此多元迴歸模式顯著性(p-value)為 0.122>0.1，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.95 看出其多元迴歸所選取的 5 個自變數其中只有

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項

₂ 數)、

F ( 訴訟前被引證次數 ) 之顯著性為 0.065與 0.04**小於*

₅ 0.1，表示自變數

F (起訴時間、claim 總項數、獨立項數 )與

₂

F (訴

₅ 訟前被引證次數)可以有效的預測依變數，其得到的多元迴歸方程式為

1 2 3 4 5

( 0.257F 0.58F 0.054F 0.22F 0.651F 15.812 )

Y = e

⁺ ⁻ ⁻ ⁺ ⁺ (4.3.21)

表4.93 5 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.461 0.212 0.1 1.928 1.677 資料來源：本研究整理

表4.94 5 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性

迴歸 35.1 5 7.02 1.888 0.122

殘差 130.134 35 3.718 總和 165.234 40

資料來源：本研究整理

111

表4.95 5 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.812 0.301 52.507 0

F

1 0.257 0.305 0.127 0.844 0.405

F

2 0.580 0.305 0.285* 1.902 0.065

F

3 -0.054 0.305 -0.027 -0.177 0.860

F

4 -0.220 0.305 -0.108 -0.721 0.476

F

5 0.651 0.305 0.320** 2.135 0.040 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 5 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.212，顯著性為 0.122(F =1.888) ，第 1、第 3、第 4 個因素(

β

₁ =0.127,

t

₁ =0.844；

3 0.027,

t

3 0.177

β

= − = − ；

β

₄ = −0.108,

t

₄ = −0.721)與專利價值無顯著影響，第2 個和第 5 個因素(

β

₂ =0.285,

t

₂ =1.902 *；

β

₅ =0.32,

t

₅ =2.135**) 與專利價值有顯著影響。

四、6 個主要因素之分析

萃取因素為 6 個因素時，6 個因素分別為

F (審查時間、IPC

₁ 數、UPC 數 )、

F ( claim 總項數、獨立項數 )、

₂

F (全球專利家族

₃ 數、美國專利家族數)、

F (引證美國專利數、引證外國專利數 )、

₄

F ( 訴訟前被引證次數 ) 、

F ( 起訴時間 ) 與取自然對數後的訴訟

₆ 賠償金額所得迴歸模式由表 4.96 可看出，多元迴歸模式判定係數(

R )為 0.228，可知以萃取出 6 個因素自變數可解釋取自然

² 對數之後訴訟賠償金額依變數的變異量為 22.8%。由表 4.97 可得知，此多元迴歸模式顯著性(p-value)為 0.157>0.1，表示多元迴歸模式預測水準不顯著。另外可由表 4.98 看出其多元迴歸所選取的 6 個自變數其中只有

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立

₂ 項數)、

F (訴訟前被引證次數 )之顯著性為 0.061與 0.034**小*

₅ 於 0.1，表示自變數

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項數 )與

₂

F ( 訴訟前被引證次數 ) 可以有效的預測依變數，其得到的多元

112

迴歸方程式為

1 2 3 4 5 6

( 0.271F 0.593F 0.065F 0.241F 0.675F 0.005F 15.812 )

Y = e

⁺ ⁻ ⁻ ⁺ ⁺ ⁺ (4.3.22)

表4.96 6 個自變數與依變數 lnY 驗證模式摘要表

R

² 調整過後的

R

² 平均平方誤差 D-W 檢定值 0.478 0.228 0.092 1.937 1.639 資料來源：本研究整理

表4.97 6 個自變數與依變數 lnY 之變異數分析表

模式平方和自由度平均平方和 F 檢定顯著性迴歸 37.718 6 6.286 1.676 0.157 殘差 127.517 34 3.75

總和 165.234 40 資料來源：本研究整理

表4.98 6 個自變數與依變數 lnY 之迴歸係數估計表未標準化係數標準化係數

模式 B 估計值標準誤 Bata 分配 t 顯著性

常數 15.812 0.302 52.280 0

F

1 0.271 0.306 0.134 0.887 0.382

F

2 0.593 0.306 0.292* 1.936 0.061

F

3 -0.065 0.306 -0.032 -0.213 0.832

F

4 -0.241 0.306 -0.119 -0.787 0.437

F

5 0.675 0.306 0.332** 2.203 0.034

F

6 0.005 0.306 0.002 0.016 0.987 資料來源：本研究整理

註：*：P≦0.1；**：P≦0.05；***：P≦0.01

萃取因素為 6 個時，多元迴歸模式判定係數為 0.228，顯著性為 0.157(F =1.676)，第 1、第 3、第 4、第 6 個因素(

β

₁ =0.134,

t

₁=0.887；

3 0.032,

t

3 0.213

β

= − = − ；

β

₄ = −0.119,

t

₄ = −0.787；

β

₆ =0.002,

t

₆ =0.016) 與專利價值無顯著影響，第 2 個和第 5 個因素(

β

₂ =0.292,

t

₂ =1.936 *；

5 0.332,

t

5 2.203**

β

= = )與專利價值有顯著影響。

113

五、小結

對上述多元迴歸分析作比較，由表4.99 可看出選取 5 個因素時，迴歸模式的顯著性為所有模式中最低，為0.122，而模式調整過的判定係數 (

R )也是所有模式中最高的，為 0.1，雖然顯著性大於 0.1，但是以本研

² 究所分析的所有模式中，具有最高預測依變數的能力。

因此將萃取5 個因素並為因素命名，分別為

F (審查時間、IPC 數、

₁ UPC 數)：授權類型、

F (起訴時間、claim 總項數、獨立項數)：剩餘年

₂ 限與專利範圍、

F (全球專利家族數、美國專利家族數)：專利家族數、

₃

F (引證美國專利數、引證外國專利數)：技術創新程度、

F (訴訟前被引

₅ 證次數)：訴訟前被引證次數，整理如表 4.100 所示。

表4.99 3~6 個因素多元迴歸分析比較

因素個數

R

² ^{調整後的}

R

² ^{顯著性} 自變數的正負符號 3 0.142 0.072 0.125 ＋＋－

4 0.153 0.059 0.189 ＋＋＋－ 5 0.212 0.1 0.122 ＋＋－－＋ 6 0.228 0.092 0.157 ＋＋－－＋＋資料來源：本研究整理

表4.100 5 個因素命名結果

因素因素中的指標變數命名結果

1 審查時間、IPC 數、 UPC 數授權類型

2 起訴時間、claim 總項數、獨立項數剩餘年限與專利範圍

3 全球專利家族數、美國專利家族數專利家族數 4 引證美國專利數、引證外國專利數技術創新程度 5 訴訟前專利被引證次數專利被引證程度資料來源：本研究整理

114

在文檔中中華大學碩士論文 (頁 117-124)

第四章 實證結果與分析

4.3 因素縮減(模式二)分析結果

4.3.2 多元迴歸分析

β

t

β

t

F

F

F

β

t

t

β

β

t

F (審 查 時 間 、 起

F (訴 訟 前 被 引 證 次 數 、 全 球 專 利

F (claim 總 項 數、獨 立 項 數 )、

F (引

R )為 0.153， 可 知 以 萃 取 出 4 個 因 素 自 變 數 可 解 釋 取 自 然 對

F (審 查 時 間、起 訴 時 間、IPC 數、UPC

F ( 審 查 時 間 、 起 訴 時

Y = e

R

R

F

F

F

F

β

t

t

β

β

t

β

t

F (審 查 時 間、IPC

F (起 訴 時 間 、 claim 總 項 數 、 獨 立 項 數 )、

F (全

F (引 證 美 國 專 利 數 、 引 證

F (訴 訟 前 被 引 證 次 數 )與 取 自 然 對 數 後 的 訴 訟 賠

R )為 0.212， 可 知 以 萃 取 出 5 個 因 素 自 變 數 可 解 釋 取 自 然 對

F (起 訴 時 間 、 claim 總 項 數 、 獨 立 項

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 ) 之 顯 著 性 為 0.065*與 0.04**小 於

F (起 訴 時 間、claim 總 項 數、獨 立 項 數 )與

F (訴

Y = e

R

R

F

F

F

F

F

β

t

t

β

β

t

β

t

β

t

F (審 查 時 間、IPC

F ( claim 總 項 數 、 獨 立 項 數 )、

F (全 球 專 利 家 族

F (引 證 美 國 專 利 數、引 證 外 國 專 利 數 )、

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 ) 、

F ( 起 訴 時 間 ) 與 取 自 然 對 數 後 的 訴 訟

R )為 0.228， 可 知 以 萃 取 出 6 個 因 素 自 變 數 可 解 釋 取 自 然

F (起 訴 時 間 、 claim 總 項 數 、 獨 立

F (訴 訟 前 被 引 證 次 數 )之 顯 著 性 為 0.061*與 0.034**小

F (起 訴 時 間 、 claim 總 項 數 、 獨 立 項 數 )與

F ( 訴 訟 前 被 引 證 次 數 ) 可 以 有 效 的 預 測 依 變 數 ， 其 得 到 的 多 元

Y = e

R

第四章實證結果與分析

F (審查時間、起

F (訴訟前被引證次數、全球專利

F (claim 總項數、獨立項數 )、

R )為 0.153，可知以萃取出 4 個因素自變數可解釋取自然對

F (審查時間、起訴時間、IPC 數、UPC

F ( 審查時間、起訴時

F (審查時間、IPC

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項數 )、

F (引證美國專利數、引證

F (訴訟前被引證次數 )與取自然對數後的訴訟賠

R )為 0.212，可知以萃取出 5 個因素自變數可解釋取自然對

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項

F ( 訴訟前被引證次數 ) 之顯著性為 0.065與 0.04**小於*

F (起訴時間、claim 總項數、獨立項數 )與

F (審查時間、IPC

F ( claim 總項數、獨立項數 )、

F (全球專利家族

F (引證美國專利數、引證外國專利數 )、

F ( 訴訟前被引證次數 ) 、

F ( 起訴時間 ) 與取自然對數後的訴訟

R )為 0.228，可知以萃取出 6 個因素自變數可解釋取自然

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立

F (訴訟前被引證次數 )之顯著性為 0.061與 0.034**小*

F (起訴時間、 claim 總項數、獨立項數 )與

F ( 訴訟前被引證次數 ) 可以有效的預測依變數，其得到的多元