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2016-01-19 18:32:23
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님 회귀분석하고 유의성 검증할태 보통 알스퀘어나 ㅅ비 발류 이런거로 결론 내리잖아요..혹시 모르시면 아래 읽어보시구요
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일단 결정계수는 R^2(알스퀘어)로 표기되는 부분으로서 종속변수를 설명변수로 얼마나 설명해낼 수 있는가를 파악하는 지표입니다. 구체적으로 종속변수의 변동성에 대한 설명변수의 변동성의 비율로서 두 변수간 연관성이 높다면 그 비율이 당연히 더 커집니다.
그 뒤에 볼것이 베타값을 보시면 됩니다. Y=베타0 + 베타1 * X 라는 선형모형으로 표현하기 때문에
둘간의 상관관계가 높다면 당연히 베타1이 0 이 되어서는 안되겠죠. 따라서 베타1이 0인지 아닌지 테스트하는것이 중요합니다. 회귀분석을 돌리면 베타1 부분에 P값을 보시면 됩니다.
P값이 0.05보다 작다면 신뢰도 95% 수준에서 모형이 지지된다고 볼수있습니다.
여기까지가 가장 핵심적이고 기본적인 부분이구요
모형의 가설을 검증하는것이 필요한데 복잡한부분이라 생략할게요.
정리하면 결정계수, 베타1의 값과 그 P값 총 이렇게 3개 보시면 됩니다.
위에 표준화계수 이게 아마 저 베타값을 지칭하는것 같네요.
2015.12.2