[통계] 상호작용 + 인과효과

두 개 이상의 독립변수가 서로 매우 높은 상관관계를 가지는 현상.

한 독립변수가 종속변수에 미치는 영향(기울기)가 다른 독립변수의 값에 따라 달라지는 현상.

독립변수와 종속변수 간의 관계가 직선이 아닌 곡선 형태를 보이는 현상.

모형에 포함된 독립변수의 개수가 너무 많아 과적합이 발생하는 현상.

statsmodels의 관계식(formula)에서 y ~ x * m 과 같이 별표(*)를 사용하여 모형을 설정했을 때, 실제 모형에 포함되는 항들로 올바르게 짝지어진 것은 무엇인가요? (단, x는 연속형, m은 범주형 변수)

x의 주효과 항과 m의 주효과 항만 포함된다. (x + m)

x와 m의 상호작용 항만 포함된다. (x:m)

x의 주효과 항, m의 주효과 항, 그리고 x와 m의 상호작용 항이 모두 포함된다. (x + m + x:m)

x의 제곱 항과 m의 제곱 항이 포함된다. (I(x**2) + I(m**2))

독립변수 x(연속형)와 m(범주형, 0 또는 1)을 사용하여 종속변수 y를 예측하는 회귀분석에서, 모형이 y ~ x + m으로 설정되었습니다. 이 경우, m의 값(0 또는 1)에 따른 x와 y의 관계를 그래프로 표현했을 때 어떤 형태가 나타날 가능성이 가장 높나요?

기울기는 다르지만 동일한 y절편을 가지는 두 개의 직선 (원점에서 교차)

기울기는 같지만 서로 다른 y절편을 가지는 두 개의 평행한 직선

기울기와 y절편이 모두 다른 두 개의 직선

하나의 직선과 하나의 곡선

독립변수 x(연속형)와 m(범주형, 0 또는 1)을 사용하여 종속변수 y를 예측하는 회귀분석에서, m 값에 따라 x가 y에 미치는 영향(기울기)과 x=0일 때의 y 예측치(절편)가 모두 달라지는 관계를 모델링하려면 어떤 관계식(formula)을 사용해야 하나요?

y ~ x

nj 변수는 주를 나타냅니다(펜실베니아: nj=0, 뉴저지: nj=1) d 변수는 전년도와 후년도를 나타냅니다(전년도: d=0, 후년도: d=1) nj 변수의 계수는 무엇을 의미합니까?

펜실베니아와 뉴저지의 고용률 차이

전년도와 후년도의 고용률 차이

펜실베니아 고용율 변화 기울기에 대한 뉴저지 고용율 변화 기울기의 차이

펜실베니아와 뉴저지의 고용률 차이

전년도와 후년도의 고용률 차이

펜실베니아 고용율 변화 기울기에 대한 뉴저지 고용율 변화 기울기의 차이

펜실베니아와 뉴저지의 고용률 차이

전년도와 후년도의 고용률 차이

펜실베니아 고용율 변화 기울기에 대한 뉴저지 고용율 변화 기울기의 차이

펜실베니아 주의 고용률이 뉴저지 주보다 통계적으로 유의하게 더 빠르게 증가했다

펜실베니아 주와 뉴저지 주의 고용율에는 통계적으로 유의한 차이가 없다

펜실베니아 주와 뉴저지 주의 고용율의 변화 기울기에는 통계적으로 유의한 차이가 없다

뉴저지 주의 고용률이 펜실베니아 주보다 통계적으로 유의하게 더 빠르게 증가했다