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범주형 변수의 회귀계수
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A가 기준범주이므로 별도의 회귀계수는 없습니다.
더미변수(원핫 인코딩) 변환 시 기본적으로 첫 번째 범주는 제거(drop)되며,
이는 다중공선성 문제를 방지하기 위한 처리입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
회귀 분석에서 범주형 변수인 ‘유형 A’의 회귀계수를 알고 싶다는 질문을 주셨네요. 회귀 분석에서 범주형 변수를 다룰 때, 일반적으로 ‘dummy coding(더미 코딩)’ 기법이 사용되며, 범주형 변수 중 하나는 기준(reference)으로 두고 회귀 분석을 수행합니다. 이 경우 기준으로 설정된 변수의 회귀계수는 0으로 간주되며, 그에 따른 다른 범주형 변수들의 회귀계수가 출력됩니다.
따라서, ‘유형 A’가 기준(참조) 범주로 설정됐다면 ‘유형 A’의 회귀계수는 0이 됩니다. summary 결과에서 다른 범주형 변수인 ‘유형 B’와 ‘유형 C’의 회귀계수가 출력됐다면, 각각 ‘유형 A’에 대한 상대적 차이를 나타내는 것입니다. 문제에 따라 분석 결과를 해석할 때, 특정 범주형 변수를 기준으로 다른 값의 상대적 효과를 파악한다는 점을 명심하세요.
이와 관련된 디테일한 설명이 필요한 경우, 아래의 링크를 참고하시기 바랍니다:
이 내용을 통해, 범주형 변수의 기준 설정이 회귀 계수 분석에 미치는 영향을 더욱 명확히 이해할 수 있습니다.
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.