1. 회귀분석 결과 해석
(1) coef: 추정치
1) Intercepter의 coef: y절편
2) 변수의 coef: 변수의 회귀계수(기울기)
(2) std err: 표준오차
(3) t: t-value
1) 독립변수와 종속변수 간에 선형관계(관련성)가 존재하는 정도
2) t-통계량 = 회귀계수/표준오차
(4) P>| t |: p-value
(5) Intercept에서는 coef만 보고 변수는 각 항목들에 집중해서 봐야함
(6) R-squared: 결정계수
(7) Adj. R-squared: 수정된 결정계수
(8) F-statistic: F-통계량
1) 원래는 두 집단 간의 분산의 차이를 확인할 때 사용
2) 변수의 t값을 제곱한 값
3) 회귀계수가 큰 경우 분산의 차이도 커지므로 F-값도 크게 나옴
① 회귀계수의 영향력이 크면 F값도 크다
② 회귀계수의 영향력이 크다 = 두 변수 간에 유의미하고 강한 인과관계가 있다
4) F값이 클수록 변수들 간에 유의미한 관계가 있다
(9) Prob(F-statistic): F-통계량에 대한 p-value
1) F값이 0에서 얼마나 가까운지 확률적으로 측정한 값
2) 두 집단 간 분산의 차이가 크다 = F값이 크다 = F값이 0으로부터 멀리 떨어져 있다 = p값이 낮다 = 회귀 추세선이 가파르다 = 회귀계수의 절대값이 크다 = 유의미한 인과관계가 있다
(10) Skew: 왜도
(11) Kurtosis: 첨도
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