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[통계] 상호작용 + 인과효과
이름
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회귀분석에서 '상호작용(Interaction)' 효과는 무엇을 의미하나요?
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회귀분석에서 '상호작용(Interaction)' 효과는 무엇을 의미하나요?
A
두 개 이상의 독립변수가 서로 매우 높은 상관관계를 가지는 현상.
B
한 독립변수가 종속변수에 미치는 영향(기울기)가 다른 독립변수의 값에 따라 달라지는 현상.
C
독립변수와 종속변수 간의 관계가 직선이 아닌 곡선 형태를 보이는 현상.
D
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)
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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)
A
x의 주효과 항과 m의 주효과 항만 포함된다. (x + m)
B
x와 m의 상호작용 항만 포함된다. (x:m)
C
x의 주효과 항, m의 주효과 항, 그리고 x와 m의 상호작용 항이 모두 포함된다. (x + m + x:m)
D
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?
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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?
A
기울기는 다르지만 동일한 y절편을 가지는 두 개의 직선 (원점에서 교차)
B
기울기는 같지만 서로 다른 y절편을 가지는 두 개의 평행한 직선
C
기울기와 y절편이 모두 다른 두 개의 직선
D
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?
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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?
A
y ~ x
B
y ~ x + m
C
y ~ x:m
D
y ~ x * m
njmin3.xlsx에서 fte는 풀타임취업자 기준 고용율입니다. 이를 종속변수로 다음과 같이 회귀분석 해보세요. fte ~ nj * d 이때 R 제곱은 얼마입니까?
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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?
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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?
A
펜실베니아와 뉴저지의 고용률 차이
B
전년도와 후년도의 고용률 차이
C
펜실베니아 고용율 변화 기울기에 대한 뉴저지 고용율 변화 기울기의 차이
d 변수의 계수는 무엇을 의미합니까?
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d 변수의 계수는 무엇을 의미합니까?
A
펜실베니아와 뉴저지의 고용률 차이
B
전년도와 후년도의 고용률 차이
C
펜실베니아 고용율 변화 기울기에 대한 뉴저지 고용율 변화 기울기의 차이
nj:d 변수의 계수는 무엇을 의미합니까?
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nj:d 변수의 계수는 무엇을 의미합니까?
A
펜실베니아와 뉴저지의 고용률 차이
B
전년도와 후년도의 고용률 차이
C
펜실베니아 고용율 변화 기울기에 대한 뉴저지 고용율 변화 기울기의 차이
위 회귀분석 결과를 어떻게 해석할 수 있습니까?
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위 회귀분석 결과를 어떻게 해석할 수 있습니까?
A
펜실베니아 주의 고용률이 뉴저지 주보다 통계적으로 유의하게 더 빠르게 증가했다
B
펜실베니아 주와 뉴저지 주의 고용율에는 통계적으로 유의한 차이가 없다
C
펜실베니아 주와 뉴저지 주의 고용율의 변화 기울기에는 통계적으로 유의한 차이가 없다
D
뉴저지 주의 고용률이 펜실베니아 주보다 통계적으로 유의하게 더 빠르게 증가했다
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