설명 변수 평가

summary( )의 출력 중 다음 부분이 설명 변수를 평가한 부분이다.

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -17.5791     6.7584  -2.601   0.0123 *
speed         3.9324     0.4155   9.464 1.49e-12 ***
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Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Estimate열은 절편과 계수의 추정치를 보여준다. 위 결과에 따르면 distance = -17.5791 + 3.9324 × speed 식이 구해졌다.

Pr(>|t|)열은 t 분포를 사용하여 각 변수가 얼마나 유의한지를 판단할 수 있는 p-value를 알려준다. 이때 사용되는 귀무가설은 ‘H0: 계수(또는 절편)이 0’, 대립가설은 ‘H1: 계수(또는 절편)이 0이 아님’이다. speed를 예로 살펴보자. speed는 p-value가 1.49e-12로 나타나 0.05보다 매우 작다. 따라서 귀무가설을 기각하고 speed의 계수 3.9324가 0이 아니라고 결론 내린다. 만약 p-value가 0.05보다 크면 해당 계수가 0이라는 귀무가설을 기각할 수 없으므로 계수를 0으로 봐야 한다는 것을 뜻한다.

Pr(>|t|)열 바로 뒤에 * 또는 ***로 표시된 문자열은 p-value의 범위를 뜻한다. 만약 유의한 (즉, p 값이 0.05보다 작은) 계수가 있다면 *, **, *** 등이 표시된다. 아무런 표시가 없거나 점(.)으로 표시된 행은 계수가 통계적으로 유의하지 않음(즉, 0으로 봐도 됨)을 뜻한다.