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1. coef (Coefficient, 계수)
- 의미: 독립 변수의 회귀 계수.
- 회귀식의 형태는 보통 y=b0+b1x1+b2x2+…인데, 여기서 각 bib_ibi가 해당 독립 변수 xix_ixi의 **계수(coefficient)**입니다.
- 해석: 계수 값은 해당 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향력을 나타냅니다.
예를 들어, 계수가 2라면, 독립 변수가 1 단위 증가할 때 종속 변수가 2 단위 증가한다고 해석할 수 있습니다.
2. std err (Standard Error, 표준 오차)
- 의미: 계수의 표준 오차.
- 표준 오차는 계수 추정치의 불확실성을 측정한 값으로, 샘플링에 따른 변동성을 나타냅니다.
- 해석: 표준 오차가 작을수록 계수 추정치가 더 신뢰할 만하다는 의미입니다.
(즉, 추정치의 분포가 좁고 중심에 가까움)
3. t (t-value, t-통계량)
- 의미: 계수가 0이라는 귀무가설( H0 : bi = 0 )을 검정하기 위해 계산된 통계량.
- 해석:
- t-값이 크면 계수가 0이 아닐 가능성이 높으며, 독립 변수가 종속 변수에 유의미한 영향을 미친다고 판단할 수 있습니다.
- 음수 또는 양수 t-값은 계수의 방향성을 나타냅니다.
4. P>|t| (p-value, p-값)
- 의미: t-값에 대한 유의 확률.
- 귀무가설(bi=0b_i = 0bi=0)이 참이라는 가정하에, 현재 데이터에서 관측된 ttt-값보다 극단적인 결과가 나타날 확률.
- 해석:
- p-값이 작을수록 해당 계수가 통계적으로 유의미하다는 것을 의미합니다.
- 일반적으로 p<0.05p < 0.05p<0.05일 때 유의미하다고 판단합니다.
5. [0.025, 0.975] (95% Confidence Interval, 신뢰 구간)
- 의미: 회귀 계수의 95% 신뢰 구간.
- 계수의 실제 값이 이 구간 안에 있을 확률이 95%라는 의미입니다.
- 해석:
- 신뢰 구간이 0을 포함하지 않으면 해당 계수가 통계적으로 유의미하다고 판단할 수 있습니다.
- 예를 들어, [0.1,2.0][0.1, 2.0][0.1,2.0]이면 계수가 유의미하다고 판단하지만, [−1.0,1.0][-1.0, 1.0][−1.0,1.0]이면 0을 포함하므로 유의미하지 않을 수 있습니다.
- coef: 독립 변수가 1 단위 증가할 때 종속 변수는 평균적으로 2.5 단위 증가합니다.
- std err: 계수의 추정치에 대한 표준 오차는 0.3입니다.
- t : t = 2.5 / 0.3 = 8.3으로 계산. 높은 t-값은 귀무가설(b=0) 기각 가능성을 높입니다.
- P>|t|: p-값이 0.000으로 매우 작아, 독립 변수가 종속 변수에 유의미한 영향을 미친다고 볼 수 있습니다.
- [0.025, 0.975]: 신뢰 구간이 [1.9 , 3.1]로 0을 포함하지 않으므로 계수는 유의미합니다.