다음은 trees 자료로 로그 변환 회귀모형을 적합한 R 코드와 출력이… | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 9회 상세 페이지

다음은 trees 자료로 로그 변환 회귀모형을 적합한 R 코드와 출력이다. 출력 해석으로 옳은 것은?
> fit <- lm(log(Volume) ~ log(Girth) + log(Height), data = trees)
> summary(fit)

Call:
lm(formula = log(Volume) ~ log(Girth) + log(Height), data = trees)

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-0.168561 -0.048488  0.002431  0.063637  0.129223 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -6.63162    0.79979  -8.292 5.06e-09 ***
log(Girth)   1.98265    0.07501  26.432  < 2e-16 ***
log(Height)  1.11712    0.20444   5.464 7.81e-06 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.08139 on 28 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9777,	Adjusted R-squared:  0.9761 
F-statistic: 613.2 on 2 and 28 DF,  p-value: < 2.2e-16

절편 추정값이 양수이다

Height 계수는 유의하지 않다

Girth 의 탄력성은 약 1.98 이다

R-squared 가 0.9 미만이다

로그-로그 모형에서 계수는 탄력성이므로 log(Girth) 의 Estimate 1.98265 는 Height 를 고정한 채 Girth 가 1% 늘 때 Volume 이 약 2% 늘어남을 뜻한다.
회귀식은 $\log(Volume) = -6.632 + 1.983\log(Girth) + 1.117\log(Height)$ 이고 Multiple R-squared 는 0.9777 이다.
Height: Pr(>|t|) 7.81e-06 으로 0.05 보다 작아 유의하다
결정계수: 0.9777 로 0.9 를 넘는다
절편: (Intercept) Estimate 가 -6.63162 로 음수이다