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문제 정보
문제 ID: 723518
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음
문제
다중공선성(multicollinearity)이 의심스러운 상황과 가장 거리가 먼 것은?
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단일 문제
정답
1번
: 중다상관제곱 값이 지나치게 크다.
해설 gpt-4o-mini 생성
[정답 근거] → 1번은 다중공선성의 지표가 아닌 중다상관제곱 값이 지나치게 크다는 것은 다중공선성이 존재할 가능성을 나타내는 지표입니다. 따라서 다중공선성이 의심스러운 상황과 가장 거리가 먼 것은 1번입니다.
[오답 해설] → 2번은 표준화 회귀계수가 -1과 1을 벗어나는 경우가 있을 수 있으며, 이는 다중공선성과 관련이 있을 수 있습니다. 3번은 회귀계수의 부호가 이론과 반대인 경우가 생기는 것도 다중공선성의 징후로 볼 수 있습니다. 4번은 한두 개의 사례 수 첨가 또는 제거에 따라 회귀계수가 크게 달라지는 경우도 다중공선성의 영향을 받을 수 있습니다.
[관련 개념] → 다중공선성은 회귀 분석에서 독립 변수들 간의 상관관계가 높아져 회귀계수의 추정이 불안정해지는 현상입니다. 이는 회귀 모델의 해석을 어렵게 하고, 예측의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
[학습 포인트] → 다중공선성을 이해하고 이를 진단하는 방법을 배우는 것은 회귀 분석의 신뢰성을 높이는 데 중요합니다. 중다상관제곱 값, 회귀계수의 부호, 사례 수의 변화 등이 다중공선성과 관련된 중요한 지표임을 기억해야 합니다.
[오답 해설] → 2번은 표준화 회귀계수가 -1과 1을 벗어나는 경우가 있을 수 있으며, 이는 다중공선성과 관련이 있을 수 있습니다. 3번은 회귀계수의 부호가 이론과 반대인 경우가 생기는 것도 다중공선성의 징후로 볼 수 있습니다. 4번은 한두 개의 사례 수 첨가 또는 제거에 따라 회귀계수가 크게 달라지는 경우도 다중공선성의 영향을 받을 수 있습니다.
[관련 개념] → 다중공선성은 회귀 분석에서 독립 변수들 간의 상관관계가 높아져 회귀계수의 추정이 불안정해지는 현상입니다. 이는 회귀 모델의 해석을 어렵게 하고, 예측의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
[학습 포인트] → 다중공선성을 이해하고 이를 진단하는 방법을 배우는 것은 회귀 분석의 신뢰성을 높이는 데 중요합니다. 중다상관제곱 값, 회귀계수의 부호, 사례 수의 변화 등이 다중공선성과 관련된 중요한 지표임을 기억해야 합니다.
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문제 ID: 723518
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음