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문제 정보
문제 ID: 723606
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음
문제
다음에서 설명하고 있는 독립변수 선택 방법은?
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정답
2번
: 단계선택(stepwise)
해설 gpt-4o-mini 생성
[정답 근거] → 단계선택(stepwise) 방법은 독립변수를 선택하는 과정에서 통계적 기준에 따라 변수를 추가하거나 제거하는 절차를 포함합니다. 이 방법은 모델의 성능을 최적화하기 위해 변수의 유의성을 평가하며, 최종 모델에 포함될 변수를 결정합니다.
[오답 해설] →
1. 입력(enter): 이 방법은 모든 독립변수를 한 번에 모델에 포함시키는 방식으로, 변수 선택이 아닌 변수 포함 방식입니다.
3. 전진(forward): 전진 선택 방법은 처음에 아무 변수도 포함하지 않고, 유의미한 변수를 하나씩 추가하는 방식입니다. 이는 단계선택의 일부이지만, 모든 변수를 고려하지 않기 때문에 정답이 아닙니다.
4. 후진(backward): 후진 선택 방법은 모든 변수를 포함한 후, 유의미하지 않은 변수를 하나씩 제거하는 방식입니다. 이 또한 단계선택의 한 형태지만, 단계선택의 정의와는 다릅니다.
[관련 개념] → 독립변수 선택 방법은 회귀 분석에서 모델의 성능을 향상시키기 위해 중요합니다. 단계선택은 변수의 유의성을 기준으로 변수를 선택하며, 전진 및 후진 방법은 각각 추가 및 제거의 관점에서 접근합니다.
[학습 포인트] → 독립변수 선택 방법의 차이를 이해하고, 각 방법의 장단점을 파악하는 것이 중요합니다. 특히 단계선택 방법은 변수의 유의성을 고려하여 최적의 모델을 만드는 데 유용하므로, 통계 분석 및 데이터 과학에서 자주 사용됩니다.
[오답 해설] →
1. 입력(enter): 이 방법은 모든 독립변수를 한 번에 모델에 포함시키는 방식으로, 변수 선택이 아닌 변수 포함 방식입니다.
3. 전진(forward): 전진 선택 방법은 처음에 아무 변수도 포함하지 않고, 유의미한 변수를 하나씩 추가하는 방식입니다. 이는 단계선택의 일부이지만, 모든 변수를 고려하지 않기 때문에 정답이 아닙니다.
4. 후진(backward): 후진 선택 방법은 모든 변수를 포함한 후, 유의미하지 않은 변수를 하나씩 제거하는 방식입니다. 이 또한 단계선택의 한 형태지만, 단계선택의 정의와는 다릅니다.
[관련 개념] → 독립변수 선택 방법은 회귀 분석에서 모델의 성능을 향상시키기 위해 중요합니다. 단계선택은 변수의 유의성을 기준으로 변수를 선택하며, 전진 및 후진 방법은 각각 추가 및 제거의 관점에서 접근합니다.
[학습 포인트] → 독립변수 선택 방법의 차이를 이해하고, 각 방법의 장단점을 파악하는 것이 중요합니다. 특히 단계선택 방법은 변수의 유의성을 고려하여 최적의 모델을 만드는 데 유용하므로, 통계 분석 및 데이터 과학에서 자주 사용됩니다.
문제 정보
문제 ID: 723606
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음