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다음은 LifeCycleSavings 자료에서 저축률(sr)이 10 을 넘는지(high)를 로지스틱 회귀로 분석한 R 코드이다. 출력 결과에 대한 해석으로 옳은 것은?
> L <- LifeCycleSavings
> L$high <- as.integer(L$sr > 10)
> fit <- glm(high ~ pop15, data = L, family = binomial)
> round(coef(summary(fit)), 3)
> nd <- data.frame(pop15 = c(25, 45))
> round(predict(fit, nd), 3)
> round(predict(fit, nd, type = "response"), 3)
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)    4.512      1.401   3.219    0.001
pop15         -0.123      0.038  -3.228    0.001
     1      2 
 1.447 -1.005 
    1     2 
0.810 0.268 

pop15 가 늘면 high 확률도 커진다

type 을 생략한 예측값은 로그 오즈이다

pop15=45 는 0.5 기준 high 이다

response 예측값은 1을 넘을 수 있다

predict 의 기본값은 type = "link" 라 첫 예측 출력(1.447, −1.005)은 확률이 아니라 로그 오즈이다.
이를 시그모이드 $1/(1+e^{-z})$ 로 변환한 것이 type = "response" 출력(0.810, 0.268)이며 항상 0과 1 사이이다.
pop15 계수: Estimate 가 −0.123 으로 음수라 확률이 작아진다
pop15=45: 확률 0.268 이 0.5 미만이라 high 가 아닌 쪽으로 분류된다
response 값: 로지스틱 변환이라 1을 넘을 수 없다