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BG 3장 빅데이터 모델링 정형 데이터 분석기법
문제
다음 중 로지스틱 회귀분석에서 회귀계수와 오즈비(Odds Ratio)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
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  1. 선택지 1 종속변수가 이진형일 경우, 성공 확률 p를 직접 선형으로 모델링하지 않고 \\( \\log\\frac{p}{1-p} \\) 형태로 변환하여 회귀모형을 구성한다.
  2. 선택지 2 독립변수 X가 1단위 증가하면, 종속변수가 1이 될 확률 p는 회귀계수 β만큼 선형적으로 증가한다.
  3. 선택지 3 특정 독립변수의 회귀계수가 β일 때, 해당 변수가 1단위 증가하면 오즈는 \\( e^{\\beta} \\)배로 변화한다.
  4. 선택지 4 로지스틱 회귀의 예측값은 0과 1 사이에 존재하며, 일반적으로 임계값을 기준으로 분류를 수행한다.
정답
2
해설

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BG 빅데이터 모델링 정형 데이터 분석기법 분류 분석
10182번
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