그럼 #회귀분석에 왜 #t검정이 등장하는지 보겠습니다.
일차적으로 이 t-test는 우리가 수리적으로 얻은 회귀계수가 확률적으로 “0”인지에 대한 검정입니다. 여기서 0인지 아닌지를 검정하는 이유는 만약 우리가 수리적으로는 얻은 #회귀계수 자체가 0이 아니더라도 이렇게 계산된 회귀계수는 단지 #최소 제곱법에 의해 계산된 것에 불과합니다. 만약, 이 회귀 계수가 #우연히 발생한 사건이라면, 비록 그 숫자가”0″이 아니어도 확률적으로는”0″인 것입니다. 만약 이 회귀계수가 확률적으로 “0”이라고 판단할 수 있다면 #독립변수가 증가하든 감소하든 #종속변수는 아무런 변화가 없기 때문에 독립변수의 종속변수에 대한 영향력은 전형적이지 않습니다. 즉 「0」이 되는 것이며 「무」로 돌아가는 것이므로, #귀무 가설이 올바른 것입니다.
결국 이러한 판단을 위해 t-test가 필요합니다. 그런데 왜 하필 t-test일까요?너무 단순하게 설명하면 아까 봤던 t-test와 같은 회귀분석이기 때문입니다. 복잡한 설명은 동영상 속 그림과 함께 제공되니 한 번 보시기 바랍니다.
앞에서 본 표준 오차가 크다는 것은 데이터의 불규칙성이 크다는 것으로, 결국은 그 불규칙성이 비교 대상이 되어 값을 계산하는데 사용됩니다. 결론적으로 회귀분석에서의 #t 값은 회귀계수를 표준오차로 나눈 값이 됩니다.
그럼 전반적인 내용은 이야기 했으니까 동영상을 한번 볼까요?
아주 단순한 경우를 이용해서 보여드렸는데, 결국 t-test와 회귀분석의 t 값은 동일하다는 것을 보았습니다. 우리는 지금 회귀 분석의 기본을 이해한 것입니다. 그러면 조금 더 회귀 분석의 깊은 곳으로 가보도록 하겠습니다.
조금만 더 힘내세요!!!
Sapientia a Dei