초기 모형을 적합한 후 모형이 데이터를 적합시키지 않거나 잔차가 모형 가정을 충족하지 않는다고 판단되면 밑이 10인 로그(log10)를 사용하여 X 또는 Y 변수를 변환하는 것을 고려해 보십시오. 변수를 변환하면 모형 적합도가 개선될 수 있습니다.
원래 그래프
변환된 그래프
예를 들어, 원래 산점도에서 단순 회귀선으로는 산점도에 있는 데이터의 곡면성을 정확하게 모형화하지 못합니다. log10을 사용하여 x-척도를 변환한 후에는 데이터 값이 단순 회귀선을 따라 놓입니다.
데이터의 곡면성을 적합하려는 경우 2차 또는 3차 모형을 적합시킬 수도 있으며, 이 경우 2차 또는 3차 항이 모형에 추가됩니다. 대신, 모형에 추가 항을 포함할 필요가 없으므로 X 또는 Y 변수를 변환하는 것을 고려해 보십시오. 모형에 항을 추가하면 추가 자유도를 사용하게 되어 반응값의 변동을 설명하는 데 사용할 수 있는 자유도가 감소합니다.
X 또는 Y의 log10
Y 변수, X 변수 또는 둘 다 변환할 수 있습니다. 어느 변수를 변환해야 할지 확실하지 않으면 한 번에 변수 하나씩 변환해 본 다음 모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지 평가하십시오.
Y 변수 또는 X 변수에 대한 로그 척도 표시
X 또는 Y 변수를 변환하는 경우 변환하는 변수에 대한 로그 척도를 표시할 수 있습니다. 다음과 같은 이유에서 로그 척도를 표시할 수도 있습니다.
적합 곡선을 회귀 모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지 더 쉽게 알 수 있는 직선으로 보기 위해.
크기가 넓게 변동하는 데이터를 더 쉽게 조사하기 위해.
업계 또는 회사 지침 또는 선택사항을 준수하기 위해.
표시 옵션
신뢰 구간 및 예측 구간 적합선 그림을 표시할 수 있습니다. 구간은 구간의 하한과 상한을 나타내는 파선으로 표시됩니다.
신뢰 구간 표시
적합 회귀선 주위에 신뢰 구간을 표시합니다. 신뢰 구간은 지정된 예측 변수 설정에서 평균 반응이 될 수 있는 값의 범위를 나타냅니다.
예측 구간 표시
적합 회귀선 주위에 예측 구간을 표시합니다. 예측 구간은 지정된 예측 변수 설정에서 새 단일 관측치가 될 수 있는 값의 범위를 나타냅니다. 단일 반응 값을 예측하는 것이 평균 반응 값을 예측하는 것보다 덜 확실하기 때문에 예측 구간이 항상 해당하는 신뢰 구간보다 넓습니다.
신뢰 수준
일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 추출할 경우 약 95개의 표본에 대한 신뢰 구간에 평균 반응이 포함된다는 것을 나타냅니다. 마찬가지로 예측 구간은 구간에 새 단일 관측치의 값이 포함된다고 95% 확신할 수 있다는 것을 나타냅니다. 지정된 데이터 집합에 대해 신뢰 수준이 낮을수록 신뢰 구간이 좁아지고 신뢰 수준이 높을수록 구간이 넓어집니다.
