Q&A

답글이 늦었네요.
지난주와 이번주는 너무 정신이 없어서... 어제 밤에 프린트를 하고 살펴보았는데요, 전체적으로 잘 하셨네요.

그럼 몇가지 부분을 짚고 넘어가도록 하겠습니다.

1. 다중공선성
다중공선성은 회귀분석의 모든 과정에 우선해서 해야될 내용입니다. 즉, 먼저 다중공선성을 확인한 다음 문제가 있는 변수에 대한 조치를 취하고, 변수선택 방법을 써야 됩니다.
또한 다중공선성을 확인하는 통계적인 도구인 VIF를 이용하여 변수 선택을 하는 것이 아닙니다. 님의 정리를 읽어보면 마치 변수선택의 기준으로 VIF값을 이용한 것처럼 기술하였는데, 그것이 아니라는 것이죠.

2. 후방제거
후방제거의 모형으로
                Y = 8.615 - 0.052(구간길이) -0.002(트럭비율) - 0.092(제한속도) + 0.098(진입로수)
라는 모형을 선택하셨습니다.
그러나, 이 경우 모형에서 구간길이, 트럭비율이 각각의 P 값이 0.05보다 크다는 것을 확인할 수 있습니다. 이것은 그 2개의 변수가 유의하지 않다는 것이 되므로, 이 모형보다는 구간길이, 제한속도, 진입로수로 만든 모형이 더 적합하다고 할 수 있습니다
회귀분석에서 출력되는 분산분석표의 P 값은 회귀모형에 대한 것이 아닙니다.

                H0 : beta_1 = beta_2 = .... = beta_n = 0
                H1 : 적어도 하나의 회귀계수는 0 이 아니다

라는 가설을 이용하는 것으로, 여러개의 독립변수들에 대한 P 값중 하나의 값만이라도 0.05보다 작으면, 분산분석표의 P 값은 0.05보다 작아지는 것이죠.

3. 결론
모든 변수선택방법(전진선택, 후방제거, 단계별회귀)에서 동일한 변수를 선택되어지므로 회귀식은                
                 Y = 8.615 + 0.001(진입로수) - 0.069(구간길이) - 0.093(제한속도)
라는 식을 선택되어집니다.

참고적으로 변수선택 방법중에서 가장 좋은 방법으로는 단계별회귀라는 StepWise라고 할 수 있습니다. 그 이유는 StepWise가 기본적으로 전진선택의 방법을 이용하면서, 전진선택과 후방제거의 단점을 보안하여 만든 기법이기 때문입니다.

... 언제나 최선을 다하는 StatEdu가 되길 빌며 ...

> 다중 회귀강좌 숙제 5번 미국의 교통사고 발생에 관한 문제를 전진 선택법, 후진 제거법, 단계별 회귀방법의 세가지 방법으로 해봤는데 제 경우에는 후진 제거법이 가장 설명력이 높은 회귀식이 나왔습니다.
>
> 한번 보시고 코멘트 좀 해주시기 바랍니다.

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