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19/06/03 16:46
전반적으로 알고 계시는 바가 맞습니다.
다만, 보통 회귀분석하는 이유는 "A로 인해서 B가 영향을 받는가? (인과관계 = Causal effect)"을 파악하기 위함이 대부분인데, 이를 위해서는 반드시 높은 R-squared가 필요한 것이 아니고, p-value를 봅니다. {특정 변수 (=variable)의 효과가 0과 다른가? (효과가 있는가?)를 봅니다.} 예를 들어, LOL 승리=종속변수(Y)를 추정할 때, 넥서스 파괴 <- 를 독립변수(X)로 넣는다면, R-squared 100%로 추정가능할 것입니다. 다만, 우리가 알고싶어하는 인과관계는 파악할 수 없겠죠. 반면에, 좋은 습관 (상대방 점멸시간체크, 용앞와드 박기)를 독립변수로 종속변수를 추정한다면, 모든 승리를 추정할 수는 없겠지만 (R-squared <100%) 유의미한 (p-value 낮음) 관계를 찾아낼 수 있겠죠. 그래서 R-squared가 높은것이 항상 정답이 아니고, 용앞와드 박기가 '정말로 승리에 도움이 되는가?' (=p-value) 에 보통 관심을 두고, 용앞와드 박기가 '얼마나 승리에 도움이 되는가?' (=계수, coefficient) 를 추가로 봅니다.
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