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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jcol13님.

다중 선형 회귀 분석에서 ‘solar’와 ‘o3’ 값을 고정한 상태에서 ‘wind’의 영향을 분석하는 것은 의존 변수를 여러 개 사용하는 다중 회귀에서 흔히 수행하는 방식입니다. 즉, 이미 작성된 회귀 모델에서 ‘wind’의 p-value를 확인하는 것이 문제에서 요구하는 바입니다.

회귀 분석을 수행하고 그 결과에서 ‘wind’ 변수에 제공된 회귀 계수의 p-value를 찾으시면 됩니다. p-value는 회귀 결과의 표에서 개별 회귀 계수의 통계적 유의성을 평가하는 데 사용되는 지표로, 낮을수록 해당 변수가 회귀 모델에서 중요한 영향을 미친다고 해석할 수 있습니다.

참고로, p-value가 0.05보다 크다면, ‘wind’ 변수의 영향이 통계적으로 유의미하지 않을 수 있습니다. 이 경우 추가적인 데이터 수집이나 다른 변수를 고려하여 모델을 수정할 필요가 있을 수 있습니다.

질문에 포함된 이미지 URL에서 보시는 것처럼, ‘wind’의 p-value가 0.7797로 나타났습니다. 이 값은 통계적 유의성을 거론할 때 흔히 사용하는 유의수준 0.05보다 크기 때문에 ‘wind’ 변수의 영향이 유의미하지 않다고 해석할 수 있습니다.

제가 드리는 링크들은 엄밀한 해답을 제공하지 않을 수도 있으나, 다음과 같은 유사한 질문에 대한 기존 답변을 참고하시면 좋습니다:

• 6회 기출유형 (작업형3) Q2-1 예시와 풀어본 분석 과정에 대한 답변
  
• 다양한 회귀모형과 p-value 해석 관련 사고 과정
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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temperture ~ wind면 solar 와 o3가 제외된 모델이 만들어져 맞지 않아요!

solar 와 o3 가 고정된 상태라는 말 때문에 특별한 작업을 해줘야하는 것은 없습니다.