회귀 계수

계수는 방정식에서 변수에 곱하는 숫자입니다. 예를 들어, 방정식 y = -3.6 + 5.0X₁ - 1.8X₂에서 변수 X₁과 X₂에 곱하는 숫자 5.0과 -1.8이 계수입니다.

계수의 크기와 부호는 방정식의 그래프에 영향을 미칩니다. x 변수만 포함하는 단순한 선형 방정식에서 계수는 선의 기울기가 됩니다. x 변수만 포함하는 단순한 선형 방정식에서 계수는 선의 기울기가 됩니다.

데이터를 모형화하기 위해 회귀 방정식을 계산할 때 표본을 바탕으로 각 예측 변수의 계수를 추정하고 이 추정치들을 계수 표에 표시합니다. 예를 들어, 회귀 방정식 결과에는 다음과 같은 계수 표가 포함됩니다.

이 방정식은 초점의 위치, 단열재 및 낮 길이에 따라 한 가정의 총 열량을 예측합니다. Minitab에서는 두 번째 열에 방정식의 계수 값을 표시합니다.

각 계수는 다른 모든 예측 변수가 상수로 고정되었을 때 X의 단위 증가에 따른 평균 반응의 변화를 추정합니다. 예를 들어, 회귀 방정식에서 북쪽 변수만 1만큼 증가하고 다른 변수들이 그대로 유지되는 경우, 총 열량은 평균적으로 약 22.95만큼 감소합니다.

계수의 p-값이 선택된 유의 수준(예: 0.05)보다 작으면 예측 변수와 반응 변수 사이에 통계적으로 유의한 관계가 있습니다. Minitab에서는 방정식의 상수 값도 계수 열에 포함됩니다.

신뢰 구간을 사용하여 계수 추정치의 신뢰도를 평가할 수 있습니다. 신뢰 구간이 넓을수록 추정치가 덜 정확합니다.

1. 통계분석 > 회귀 분석 > 회귀 분석 > 적합 회귀 모형을 선택합니다.
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