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정답은 2번입니다.

이 문제는 다중 선형회귀분석의 결과를 해석하는 능력을 평가합니다. 다중 선형회귀분석은 여러 설명변수를 사용하여 종속변수를 설명하는 통계 기법입니다. 이 문제에서는 회귀모형의 설명력, 회귀계수의 유의성, 그리고 각 설명변수의 해석에 대한 이해가 필요합니다.

1. 제시된 회귀모형은 연봉(Salary)의 전체 변동 중 약 54%를 설명하는 것으로 볼 수 있다. 
: 회귀분석 결과에서 Multiple R²는 종속변수 변동 중 회귀모형이 설명하는 비율을 의미합니다. 제시된 출력에서 Multiple R² = 0.5405이므로, 이 모형은 연봉 변동의 약 54.05%를 설명한다고 해석할 수 있습니다. 이는 회귀모형 전체의 설명력을 나타내는 대표적인 지표이므로 적절한 설명입니다.

2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다. 
: 어떤 설명변수가 가장 통계적으로 유의한지는 일반적으로 p-value가 가장 작은 변수를 기준으로 판단합니다. 제시된 결과를 보면 AtBat의 p-value는 \(7.00×10^{−5}\), Hits는 \(3.69×10^{−5}\), PutOuts는 \(8.50×10^{−5}\)입니다. 따라서 PutOuts도 매우 유의한 변수이기는 하지만, p-value가 가장 작은 변수는 Hits입니다. 즉, PutOuts가 가장 유의하다고 해석하는 것은 결과를 정확히 반영한 설명이 아닙니다.

3. 다른 설명변수들이 일정하게 유지된다고 가정할 때, Hits의 회귀계수는 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다. 
: 다중회귀에서 특정 변수의 회귀계수는 다른 변수들을 고정한 상태에서 해당 변수가 한 단위 증가할 때 종속변수가 얼마나 변하는지를 의미합니다. 결과에서 Hits의 추정계수는 6.91802로 양수이며, p-value는 \(3.69×10^{−5}\)로 매우 작아 유의수준 0.05에서 충분히 통계적으로 유의합니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

4. 유의수준 0.05 하에서 Assists의 회귀계수는 통계적으로 유의하다고 보기 어렵다. 
: Assists의 p-value는 0.073673으로 제시되어 있습니다. 유의수준 0.05에서는 일반적으로 p-value가 0.05보다 작아야 통계적으로 유의하다고 판단하므로, Assists는 5% 유의수준에서는 유의하지 않다고 해석합니다. 출력에서도 점(.) 표시가 붙어 있어 10% 수준에서는 약하게 유의할 수 있지만, 5% 수준에서는 유의하다고 보기 어렵습니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

PutOuts 역시 매우 유의한 변수이지만, 가장 작은 p-value를 가진 변수는 Hits이므로 PutOuts가 가장 통계적으로 유의하다고 한 설명은 적절하지 않습니다.

따라서, 정답은 '2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.' 입니다.

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정답은 2번입니다.

다중 선형회귀분석은 여러 설명변수를 사용하여 종속변수를 예측하는 통계 기법입니다. 이 분석의 핵심은 회귀계수와 결정계수(R²)입니다. 결정계수는 모델이 종속변수의 변동성을 얼마나 설명하는지를 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 1에 가까울수록 모델의 설명력이 높습니다. 회귀계수는 각 설명변수가 종속변수에 미치는 영향을 나타내며, 통계적 유의성을 검토하여 모델의 신뢰성을 평가합니다. 유의수준은 일반적으로 0.05를 기준으로 하며, p-value가 이보다 작으면 해당 변수는 통계적으로 유의하다고 판단합니다.

1. 제시된 회귀모형은 연봉(Salary)의 전체 변동 중 약 54%를 설명하는 것으로 볼 수 있다. 
: 결정계수(R²)는 회귀모형이 종속변수의 변동성을 얼마나 설명하는지를 나타냅니다. 제시된 회귀모형이 연봉의 변동 중 약 54%를 설명한다고 했으므로, 이는 결정계수의 정의에 부합합니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다. 
: 회귀계수의 통계적 유의성은 p-value를 통해 판단합니다. 가장 유의한 설명변수는 p-value가 가장 작은 변수입니다. PutOuts가 가장 유의하다고 했으나, 실제 데이터에서 p-value를 확인해야 정확한 판단이 가능합니다. 따라서 이 설명은 데이터에 따라 다를 수 있습니다.

3. 다른 설명변수들이 일정하게 유지된다고 가정할 때, Hits의 회귀계수는 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다. 
: Hits의 회귀계수가 양의 값을 가지며 통계적으로 유의하다고 했습니다. 이는 회귀계수가 양수이고 p-value가 유의수준 0.05보다 작다는 것을 의미합니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

4. 유의수준 0.05 하에서 Assists의 회귀계수는 통계적으로 유의하다고 보기 어렵다. 
: Assists의 회귀계수가 유의수준 0.05 하에서 통계적으로 유의하지 않다고 했습니다. 이는 p-value가 0.05보다 크다는 것을 의미합니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

선지 2는 PutOuts가 가장 유의한 설명변수라고 했으나, 이는 데이터의 p-value를 확인해야 하는 부분입니다. 다른 선지들은 결정계수와 회귀계수의 정의 및 유의성 판단에 부합하므로 적절합니다.
따라서, 정답은 '2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.' 입니다.

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해설

정답은 2번입니다.

다중 선형회귀분석은 여러 설명변수를 사용하여 종속변수를 예측하는 통계 기법입니다. 이 분석의 결과는 회귀계수, 결정계수(R²), p-value 등을 통해 해석됩니다. 결정계수(R²)는 회귀모형이 종속변수의 변동성을 얼마나 설명하는지를 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 값이 1에 가까울수록 모형의 설명력이 높습니다. 회귀계수는 각 설명변수가 종속변수에 미치는 영향을 나타내며, p-value는 회귀계수가 통계적으로 유의한지를 판단하는 기준입니다. 일반적으로 p-value가 0.05보다 작으면 해당 변수는 통계적으로 유의하다고 봅니다.

1. 제시된 회귀모형은 연봉(Salary)의 전체 변동 중 약 54%를 설명하는 것으로 볼 수 있다. 
: 결정계수(R²)는 회귀모형이 종속변수의 변동성을 설명하는 비율을 나타냅니다. 제시된 회귀모형의 R² 값이 0.54라면, 이는 모형이 연봉의 변동성 중 54%를 설명한다는 의미입니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다. 
: 회귀계수의 유의성은 p-value를 통해 판단합니다. 가장 유의한 설명변수는 p-value가 가장 작은 변수입니다. 만약 PutOuts의 p-value가 다른 변수들보다 크다면, 이는 가장 유의한 변수가 아님을 의미합니다. 따라서 이 설명은 부적절합니다.

3. 다른 설명변수들이 일정하게 유지된다고 가정할 때, Hits의 회귀계수는 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다. 
: Hits의 회귀계수가 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다는 것은, Hits가 증가할수록 연봉도 증가하고, 이 관계가 통계적으로 유의하다는 것을 의미합니다. 이는 p-value가 0.05보다 작다는 것을 전제로 합니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

4. 유의수준 0.05 하에서 Assists의 회귀계수는 통계적으로 유의하다고 보기 어렵다. 
: Assists의 회귀계수가 통계적으로 유의하지 않다는 것은, p-value가 0.05보다 크다는 것을 의미합니다. 이는 Assists가 연봉에 미치는 영향이 통계적으로 유의하지 않다는 것을 나타냅니다. 따라서 이 설명은 적절합니다.

선지 2는 PutOuts가 가장 유의한 설명변수라고 했지만, 이는 p-value가 가장 작은 변수에 해당해야 합니다. 만약 PutOuts의 p-value가 다른 변수들보다 크다면, 이는 가장 유의한 변수가 아님을 의미합니다. 나머지 선지들은 결정계수와 회귀계수의 해석에 있어 적절한 설명을 하고 있습니다.
따라서, 정답은 '2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.' 입니다.

3. 선택

키워드

해설

정답은 2번입니다.

이 문제는 다중 선형회귀분석의 결과를 해석하는 능력을 평가합니다. 다중 선형회귀분석은 여러 설명변수를 사용하여 종속변수를 설명하는 통계 기법입니다. 이 문제에서는 회귀모형의 설명력, 회귀계수의 유의성, 그리고 각 설명변수의 해석에 대한 이해가 필요합니다.

1. 제시된 회귀모형은 연봉(Salary)의 전체 변동 중 약 54%를 설명하는 것으로 볼 수 있다.
: 회귀모형의 설명력은 결정계수(R^2)로 나타내며, 이는 종속변수의 변동 중 설명변수들이 설명할 수 있는 비율을 의미합니다. 약 54%의 설명력은 비교적 높은 수준으로, 모형이 종속변수를 잘 설명하고 있음을 나타냅니다.

2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.
: 회귀계수의 유의성은 p-value를 통해 판단합니다. 가장 유의한 설명변수는 p-value가 가장 작은 변수입니다. PutOuts가 가장 유의하다고 판단하려면, 다른 변수들보다 p-value가 작아야 합니다. 이 부분에서 오류가 있을 수 있습니다.

3. 다른 설명변수들이 일정하게 유지된다고 가정할 때, Hits의 회귀계수는 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다.
: Hits의 회귀계수가 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다는 것은, Hits가 증가할수록 연봉이 증가하는 경향이 있으며, 이 관계가 통계적으로 의미가 있다는 것을 의미합니다. 이는 회귀계수의 부호와 p-value를 통해 확인할 수 있습니다.

4. 유의수준 0.05 하에서 Assists의 회귀계수는 통계적으로 유의하다고 보기 어렵다.
: Assists의 회귀계수가 유의수준 0.05에서 유의하지 않다는 것은, p-value가 0.05보다 크다는 것을 의미합니다. 이는 Assists가 연봉에 미치는 영향이 통계적으로 유의하지 않다는 것을 나타냅니다.

정답은 2번입니다. PutOuts가 가장 유의한 설명변수라고 판단하기 위해서는 p-value가 다른 변수들보다 작아야 합니다. 그러나 문제에서 제시된 정보에 따르면, PutOuts의 p-value가 가장 작지 않을 수 있습니다. 다른 선택지들은 회귀모형의 설명력, 회귀계수의 부호 및 유의성에 대한 해석이 적절합니다.

따라서, 정답은 '2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.' 입니다.

4. 선택

키워드

해설

정답은 2번입니다.

이 문제는 다중 선형회귀분석의 결과를 해석하는 능력을 평가합니다. 다중 선형회귀분석은 여러 설명변수를 사용하여 종속변수를 설명하는 통계 기법입니다. 이 문제에서는 회귀모형의 설명력, 회귀계수의 유의성, 그리고 각 설명변수의 해석에 대한 이해가 필요합니다.

1. 제시된 회귀모형은 연봉(Salary)의 전체 변동 중 약 54%를 설명하는 것으로 볼 수 있다.
: 회귀모형의 설명력은 결정계수(R-squared)로 나타내며, 이는 종속변수의 변동 중 설명변수들이 설명할 수 있는 비율을 의미합니다. 약 54%라는 수치는 결정계수가 0.54임을 나타내며, 이는 모형이 연봉의 변동을 54% 설명한다는 의미입니다.

2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.
: 회귀계수의 유의성은 p-value를 통해 판단합니다. 가장 유의한 설명변수는 p-value가 가장 작은 변수입니다. PutOuts가 가장 유의하다는 것은 이 변수의 p-value가 다른 변수들보다 작다는 것을 의미합니다.

3. 다른 설명변수들이 일정하게 유지된다고 가정할 때, Hits의 회귀계수는 양(+)의 값을 가지며 통계적으로 유의하다.
: 회귀계수가 양의 값을 가지며 통계적으로 유의하다는 것은 해당 설명변수가 종속변수에 긍정적인 영향을 미치고, 그 영향이 통계적으로 유의하다는 것을 의미합니다. 이는 p-value가 유의수준보다 작고, 회귀계수가 양수임을 나타냅니다.

4. 유의수준 0.05 하에서 Assists의 회귀계수는 통계적으로 유의하다고 보기 어렵다.
: 유의수준 0.05 하에서 회귀계수가 통계적으로 유의하지 않다는 것은 p-value가 0.05보다 크다는 것을 의미합니다. Assists의 회귀계수가 유의하지 않다는 것은 이 변수의 p-value가 0.05보다 크다는 것을 나타냅니다.

정답은 2번입니다. PutOuts가 가장 유의하다는 설명은 p-value가 가장 작다는 것을 의미합니다. 그러나 문제에서 제공된 정보에 따르면, PutOuts의 p-value가 가장 작지 않거나 다른 변수의 p-value가 더 작을 수 있습니다. 다른 선택지들은 회귀모형의 설명력, 회귀계수의 부호와 유의성에 대한 설명으로, 주어진 정보와 일치합니다.

따라서, 정답은 '2. 제시된 회귀계수의 추정 결과에 따르면, 통계적으로 가장 유의한 설명변수는 PutOuts라 할 수 있다.' 입니다.

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