꿈라CBT다음 <보기>의 로지스틱 회귀 결과에 대한 해석으로 가장 적절한 것은?
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대출 승인 여부(1 = 승인)를 예측하는 로지스틱 회귀 결과이다.
| 변수 | 회귀계수 \(\beta\) | \(e^\beta\) |
|---|---|---|
| 절편 | \(-1.20\) | — |
| 연소득(천만 원 단위) | +0.69 | 약 2.0 |
| 기존 연체 건수 | \(-1.10\) | 약 0.33 |
분석가는 "연소득 계수가 +0.69이므로 연소득이 천만 원 늘면 승인 확률이 2배가 된다"고 보고하였다.
- 1계수 0.69는 로짓의 변화량이고 \(e^{0.69} \approx 2.0\)은 오즈가 2배라는 뜻이므로, 확률이 2배라는 표현은 잘못이다.
- 2로지스틱 회귀의 계수는 확률에 대한 선형 효과를 나타내므로, 연소득이 천만 원 늘면 승인 확률이 0.69만큼 증가한다고 해석하는 것이 정확하다.
- 3\(e^\beta\)는 확률의 배수를 뜻하므로 분석가의 해석은 정확하며, 확률이 0.6인 고객은 연소득이 천만 원 늘면 승인 확률이 1.2가 된다.
- 4연체 건수의 \(e^\beta\)가 0.33으로 1보다 작으므로 이 변수는 승인 여부와 통계적으로 무관하며, 모형에서 제거해야 한다.