범주형 예측 변수의 코드화 방법

적합 회귀 모형, 이항 로지스틱 모형 적합 등 회귀 분석에서 Minitab은 기본적으로 1, 0 코드화를 사용합니다. 코드화 방법을 -1, 0, 1로 변경하려면 코드화 하위 대화 상자로 이동하십시오. 부분 최소 제곱법의 경우 옵션 하위 대화 상자에서 기준 수준을 변경할 수 있습니다.

범주형 예측 변수를 일반 회귀 분석 모형에 포함하기 위해 Minitab에서는 범주가 회귀 방정식에 포함될 수 있도록 코드화합니다. 회귀 분석에서는 이 작업이 자동으로 수행되고 사용되는 코드화 방법을 기반으로 범주형 예측 변수에 대한 열을 생성합니다. 기준 수준을 제외한 각 요인 수준에 대해 하나의 코드 열이 생성됩니다. Minitab은 열을 만들고 한 행이 해당 열 그룹에 속하는 경우 1을 할당합니다. 기준 수준에 대해서는 어떤 열도 생성되지 않습니다. 코드화 방법 및 설계 행렬에 대한 자세한 내용은 Minitab에서 회귀 분석에 설계 행렬을 사용하는 방법에서 확인하십시오.

다음 예는 홍콩, 런던, 뉴욕 등 수준이 3개인 위치에 대한 범주형 예측 변수의 코드화 방법이 작동하는 방식을 보여줍니다. 코드화 방법이 -1, 0, 1인 경우 기본 기준 수준은 뉴욕입니다. 뉴욕에 대해서는 열이 생성되지 않으며 뉴욕에 대한 계수는 출력의 계수 표에 표시되지 않습니다. 홍콩과 런던에 대해서는 열이 생성되며 열의 행이 뉴욕(기준 수준)에 해당하는 경우 -1이 할당됩니다.

코드화 방법이 1, 0인 경우 문자순으로 첫 번째인 홍콩이 기본 기준 수준입니다. 홍콩에 대해서는 열이 생성되지 않으며 홍콩에 대한 계수는 출력의 계수 표에 표시되지 않습니다. 런던과 뉴욕에 대해서는 열이 생성됩니다.

회귀 모형 적합의 계수 해석에 대한 자세한 내용은 범주형 예측 변수 해석에서 확인하십시오.

이항 로지스틱 회귀 분석 적합의 계수 해석에 대한 자세한 내용은 이항 로지스틱 회귀 분석에서 추정된 계수 해석에서 확인하십시오.