회귀 계수는 예측 변수와 반응 변수 간의 관계 크기와 방향을 설명합니다. 계수는 회귀 방정식에서 항의 값에 곱하는 숫자입니다.
예측 변수가 변화함에 따라 사건이 발생할 확률이 증가하는지 또는 감소하는지 여부를 확인하려면 계수를 사용합니다. 일반적으로 계수가 양이면 사건이 발생할 가능성이 더 높고 계수가 음이면 사건이 발생할 가능성이 낮습니다. 추정된 계수가 0에 가까우면 예측 변수의 효과가 작다는 것을 나타냅니다. 범주형 예측변수의 경우 해석은 코딩에 따라 달라집니다.
계수의 표준 오차는 동일한 모집단에서 반복해서 표본을 추출하는 경우 얻을 수 있는 계수 추정치 간의 변동성을 추정합니다. 이 계산에서는 반복해서 표본을 추출해도 추정할 표본 크기와 계수가 변경되지 않는다고 가정합니다.
계수 표준 오차를 사용하여 계수 추정치의 정확도를 측정할 수 있습니다. 표준 오차가 작을수록 추정치가 더 정확합니다.
이러한 신뢰 구간(CI)은 모형의 각 항에 대한 계수의 실제 값이 포함될 가능성이 높은 값의 범위입니다. 신뢰 구간의 계산에는 정규 분포가 사용됩니다. 신뢰 구간은 표본 계수의 분포가 정규 분포를 따를 정도로 표본 크기가 충분히 큰 경우에 정확합니다.
표본이 랜덤이기 때문에 모집단의 두 표본에서 동일한 신뢰 구간이 생성될 가능성은 없습니다. 그러나 여러 개의 랜덤 표본을 추출하면 일정한 백분율의 신뢰 구간에는 알 수 없는 모집단 모수가 포함됩니다. 모수를 포함하는 이러한 신뢰 구간의 백분율이 해당 구간의 신뢰 수준입니다.
모형의 각 항에 대한 모집단 계수의 추정치를 평가하려면 신뢰 구간을 사용합니다.
예를 들어, 95% 신뢰 수준에서 신뢰 구간에 모집단에 대한 계수의 값이 포함된다고 95% 확신할 수 있습니다. 신뢰 구간은 결과의 실제 유의성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 해당 상황에 실제적으로 유의한 값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 확인하려면 전문 지식을 이용하십시오. 신뢰 구간이 너무 넓어서 유의하지 않은 경우에는 표본 크기를 늘려보십시오.
Z-값은 계수와 계수의 표준 오차 간의 비율을 측정하는 검정 통계량입니다.
Minitab에서는 항과 모형의 통계적 유의성에 대한 결정을 내릴 때 사용하는 p-값을 계산하기 위해 Z-값을 사용합니다. 이 검정은 표본 계수의 분포가 정규 분포를 따를 정도로 표본 크기가 충분히 클 때 정확합니다.
충분히 큰 비율은 계수 추정치가 충분히 커서 0과 유의하게 다르다는 것을 나타냅니다. 반대로, 작은 비율은 계수 추정치가 너무 작거나 너무 부정확하여 항이 반응에 영향을 미친다고 확신할 수 없음을 나타냅니다.
p-값은 귀무 가설에 반하는 증거를 측정하는 확률입니다. p-값이 작을수록 귀무 가설에 반하는 더 강력한 증거가 됩니다.