interpretation_of_multiple_regression
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| interpretation_of_multiple_regression [2023/05/17 10:39] – [Standard error of b1] hkimscil | interpretation_of_multiple_regression [2023/05/17 10:48] (current) – [회귀계수 분석 Regression coefficients] hkimscil | ||
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| - Homoscedasticity of the residuals. 에러의 분산 값은 x 값의 range에서 공히 일정해야 한다. [[: | - Homoscedasticity of the residuals. 에러의 분산 값은 x 값의 range에서 공히 일정해야 한다. [[: | ||
| - No outlier. 숫자로 측정된 데이터의 경우 아웃라이어는 전체 평균치에 (statistics) 큰 영향을 미친다. 따라서 아웃라이어를 확인하고 제외할 필요가 있는지 확인해야 한다. | - No outlier. 숫자로 측정된 데이터의 경우 아웃라이어는 전체 평균치에 (statistics) 큰 영향을 미친다. 따라서 아웃라이어를 확인하고 제외할 필요가 있는지 확인해야 한다. | ||
| + | - 독립변인들 간의 상관관계가 커서는 안된다. 어느정도까지 허용할지는 여러가지 방법이 있다. [[: | ||
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| ====== 플로팅 ====== | ====== 플로팅 ====== | ||
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| * SATV를 제외한 독립변인들의 (여기서는 HSGPA 하나) 영향력을 상수화하여 제어했을 때, SATV의 영향력은 SATV의 단위가 하나 증가할 때, 학점은 0.000151 증가하는 것으로 파악된다. | * SATV를 제외한 독립변인들의 (여기서는 HSGPA 하나) 영향력을 상수화하여 제어했을 때, SATV의 영향력은 SATV의 단위가 하나 증가할 때, 학점은 0.000151 증가하는 것으로 파악된다. | ||
| * 마찬가지로 SATV의 영향력을 상수화하여 제어했을 때, FGPA의 단위가 하나 증가하면, | * 마찬가지로 SATV의 영향력을 상수화하여 제어했을 때, FGPA의 단위가 하나 증가하면, | ||
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| + | 위 분석을 받아들이기 망서리게 되는 이유는 simple regression에서 SATV의 FGPA에 대한 설명력이 유의미하다는 것을 밝혔음에도 불구하고 두개의 독립변인을 동시에 고려할 때에는 중요하지 않은 변인이 되기 때문이다. 이에 대한 설명을 하기 위해서 [[:partial and semipartial correlation]] 문서를 살펴본다. | ||
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interpretation_of_multiple_regression.1684287579.txt.gz · Last modified: 2023/05/17 10:39 by hkimscil