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변수간의 시너지 효과
예) 비타민과 다른영향제를 같이 먹으면 건강이 더 좋아지는 효과
X1과 X2는 Y에 영향을 끼치지는 않지만, X1과 X2가 결합됨으로써 Y에 중요한 영향을 끼칠 수 있음.
X1, X2, 그리고 X1과 X2의 교호작용에 대해서 회귀 모델 방정식은 다음과 같이 쓸 수 있음
교호작용은 일반적으로 도메인지식에 근거하여 추가하여야함.
* 교호작용이 있을 것 같은 변수들을 내 생각에 근거하여 추가한다.
명목형 변수(Dummy variable)
성별, 대학, 지역 등 명목형 변수의 경우 전처리가 필요함.
예시) X(학력)와 Y(수입의 관계)
회귀계수 해석
- B1 800 : 최종학력이 대학교인 사람은 고등학교인 사람에 비해 평균적으로 연봉이 800 높다.
- B2 2,800 : 최종학력이 대학원인 사람은 고등학교인 사람에 비해 평균적으로 연봉이 2,800 높다.
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