SAS University Edition 시작하기 (12) : 회귀분석
안녕하세요.
MYSAS 홍보대사 최준입니다.
학계의 교수님과 학생들의 간편한 SAS 사용을 위하여 SAS University Edition 무료 소프트웨어가 출시되었습니다.
SAS University Edition은 직관적인 UI 환경이기 때문에 쉽게 사용할 수 있지만,
아직까지 많은 홍보가 되지는 않은 것 같습니다.
그래서 제가 미흡하지만, SAS University Edition 사용법, 및 기능에 대해서 연재해보고 있습니다.
이번에는 SAS University를 이용하여 회귀분석 하는 방법에 대해서 살펴보겠습니다.
작업 -> 통계량 -> 선형회귀를 드래그 한 후에
데이터 : SASHELP.CARS / 종속 변수 : Horsepower / 설명 변수 : EngineSize
로 설정하면 다음과 같은 코드가 형성됨을 확인할 수 있습니다.
옵션탭으로 들어가 보면 회귀분석에서 적용할 수 있는 다양한 옵션이 있습니다.
보다 쉽게 오차에 대한 가정이 독립성을 만족하는지 확인하기 위해서
"자기상관 : Durbin-Watson 통계량" 을 체크해보았습니다.
코드를 실행해보면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
유의수준 a를 0.05로 기준 설정 한 후에 결과를 해석해본다면,
모델의 유의확률이 <0.001로 유의수준 0.05보다 작기 때문에 회귀모형 전체가 유의함을 알 수 있습니다.
마찬가지로 절편(Intercept)과 독립 변수(EngineSize) 또한 유의함을 확인할 수 있습니다.
하지만 R-square 값이 약 60% 밖에 안되기 때문에 모형의 설명력은 조금 아쉽습니다.
Durbin-Watson 값이 1.012로 자기상관관계가 있음을 의심해 볼 수 있습니다.
그 외에도 진단 도표를 통해서 선형성, 정규성, 등분산성, 영향점과 같은 정보도 확인할 수 있습니다.
모델의 설명력이 약 60%로 아쉽기 때문에 변수를 하나 더 추가해보겠습니다.
설명 변수에 invoice 변수를 추가해 보았습니다. 그 결과 오른편 코드에 Invoice 변수가 추가되었음을 확인할 수 있습니다.
방법탭에 들어가 보면 변수 선택에 대한 옵션도 있음을 확인할 수 있습니다.
지금은 독립 변수를 2개밖에 설정안했기 때문에 따로 옵션 지정을 하지는 않겠습니다.
코드를 실행해보면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
유의수준 a를 0.05로 기준 설정 한 후에 결과를 해석해본다면,
모델의 유의확률이 <0.001로 유의수준 0.05보다 작기 때문에 회귀모형 전체가 유의함을 알 수 있습니다.
마찬가지로 절편(Intercept)과 독립 변수(EngineSize, Invoice)들 또한 유의함을 확인할 수 있습니다.
R-square 값 또한 62%에서 83%로 모형의 설명력이 상승했음을 확인할 수 있습니다.
지금까지 회귀분석에 대해서 살펴보았습니다.
기타 궁금하신 점이 있으시다면
언제든지 저에게 쪽지 or 댓글로 문의해주시면 친절하게 답변해드리겠습니다.
감사합니다.
