1번째
Call:
lm(formula = xx ~ yy + zz)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5363.5 -979.7 -166.3 813.9 6719.6
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 18505.488968 377.932585 48.965 <0.0000000000000002 ***
yy -701.680153 460.713204 -1.523 0.129
zz -0.119244 0.004556 -26.174 <0.0000000000000002 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1579 on 217 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7831, Adjusted R-squared: 0.7811
F-statistic: 391.6 on 2 and 217 DF, p-value: < 0.00000000000000022
Call:
lm(formula = rx ~ ry + rz)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.18192 -0.07037 -0.00471 0.05436 0.37144
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.010061 0.009527 -1.056 0.292112
ry -0.416895 0.113655 -3.668 0.000308 ***
rz 2.462527 1.204189 2.045 0.042071 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.09199 on 216 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.07196, Adjusted R-squared: 0.06337
F-statistic: 8.375 on 2 and 216 DF, p-value: 0.0003141
같은 데이터를 가지고, 첫번째는 단위에 상관없이 원 데이터로 회귀분석을 했구요. 두번째는 단위를 맞춰보려고 데이터들의 변화율로 회귀분석을 했습니다.
그런데 상반된 결과가 나왔을 뿐만 아니라, 또한 두번째의 회귀분석의 경우, R-squared값이 0.07196으로 결과까지 나왔습니다.
누가 여기에 대해서 설명해주실 수 있나요?
그리고 또 단위를 맞춰주는 것에 의미가 있을까요? 있다면 그것도 알려주세요 ㅠㅠ 너무 많이 질문해서 죄송합니다
결과가 상이한건 당연합니다. 변화율이라는건 원자료와 완전히 다른 성격의 자료입니다. 원자료의 회귀관계가 변화율에 영향을 미친다는 보장은 절대 없습니다. 단위를 맞춰주고싶은경우는 변화율이 아니라 표준화한 자료를 이용해야합니다. 이경우 회귀계수가 의미하는 바가 달라지기 때문에 충분히 의미가 있습니다. 실제로 많이 사용하는 방법입니다.