mtcars 데이터로 연비(mpg)를 무게(wt)와 마력(hp)으로 설… | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 1회 상세 페이지

mtcars 데이터로 연비(mpg)를 무게(wt)와 마력(hp)으로 설명하는 다중회귀분석 결과이다. 옳은 것은?
> fit <- lm(mpg ~ wt + hp, data = mtcars)
> summary(fit)

Call:
lm(formula = mpg ~ wt + hp, data = mtcars)

Residuals:
   Min     1Q Median     3Q    Max 
-3.941 -1.600 -0.182  1.050  5.854 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 37.22727    1.59879  23.285  < 2e-16 ***
wt          -3.87783    0.63273  -6.129 1.12e-06 ***
hp          -0.03177    0.00903  -3.519  0.00145 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 2.593 on 29 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8268,	Adjusted R-squared:  0.8148 
F-statistic: 69.21 on 2 and 29 DF,  p-value: 9.109e-12

hp 고정 시 wt 1당 mpg 3.88 감소

hp는 0.05 수준에서 유의하지 않다

수정결정계수가 결정계수보다 크다

F 통계량의 분자·분모 자유도는 3과 28이다

wt 의 Estimate 가 약 −3.88 이므로 hp 를 고정하면 wt 가 1 늘 때 mpg 는 약 3.88 줄어든다.
다중회귀 계수는 다른 변수를 통제한 편회귀계수이며, Adjusted R-squared 는 변수 수를 벌점으로 반영해 Multiple R-squared 를 넘지 않는다.
hp: Pr(>|t|) 가 0.05 미만이라 유의함
수정결정계수: 0.8148 로 결정계수 0.8268 에 못 미침
F 자유도: 설명변수 2개, n=32 이므로 2와 29