꿈라CBT위 회귀분석 결과에 대한 해석 중 틀린 것은?
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어느 백화점 고객 자료를 이용하여 연간 지출액(spend)을 종속변수로, 소득(income)과 나이(age)를 설명변수로 하는 선형회귀분석을 수행한 R 출력 결과는 다음과 같다.
Call:
lm(formula = spend ~ income + age, data = customer)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-284.11 -92.47 -8.35 88.62 301.55
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 152.30000 61.24000 2.487 0.01631 *
income 0.00850 0.00262 3.244 0.00210 **
age -3.12000 2.48700 -1.254 0.21560
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 128.4 on 50 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3120, Adjusted R-squared: 0.2846
F-statistic: 11.34 on 2 and 50 DF, p-value: 8.9e-05- 1income의 회귀계수는 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다.
- 2age의 회귀계수는 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하지 않다.
- 3잔차의 자유도가 50이므로 분석에 사용된 표본의 크기는 50이다.
- 4모형 전체에 대한 F검정의 p-value가 8.9e-05이므로, 이 회귀모형은 유의수준 5%에서 유의하다.