후진 소거법1 [회귀 - 10] 후진 소거법 (Backward Elimination) 회귀 모델을 후진 소거법을 통해 만들어볼 것이다. regressor = lm(formula = Profit ~ R.D.Spend + Administration + Marketing.Spend + State, data = dataset) summary(regressor) [회귀 - 9]와 다르게 Profit ~ 이후 모든 독립 변수들을 적어준 이유는 후진 소거법을 통해 독립 변수들을 지워줄 것이기 때문이다. 신뢰 수준은 0.05으로 진행하겠다. State2의 p-value를 보면 0.990(99%)로 통계적으로 무의미한 것을 알 수 있다. 정석적인 후진 소거법에 의하면 독립 변수를 1개만 지워야하지만, State3의 p-value 또한 0.943(94%)로 역시 무의미할 것을 예측할 수 있으므로 2개를 모.. 2022. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
