암호화폐 Q&A
회귀에서 좋은 p-값은 무엇입니까?
회귀에서 좋은 p-값은 무엇입니까?
![CryptoMagician](https://img.btcc.com/btcc/qa/CryptoMagician.png)
회귀 분석을 실행 중이며 p-값을 해석하려고 합니다.
회귀 분석에서 좋은 p-값을 구성하는 요소가 무엇인지 알고 싶습니다. 이를 통해 결과의 중요성을 이해할 수 있습니다.
![회귀에서 좋은 p-값은 무엇입니까?](https://img.btcc.com/btcc/qa/qaimg1002.png)
5 답변
![Michele](https://img.btcc.com/btcc/qa/Michele.png)
P값 임계값 0.05를 기반으로 귀무가설을 기각하거나 수락하는 결정에는 위양성(유형 I 오류)과 위음성(유형 II 오류) 위험 간의 균형이 필요합니다.
임계값이 낮을수록 위양성의 위험은 줄어들지만 실제 효과가 누락될 위험은 높아집니다.
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![amelia_martinez_engineer](https://img.btcc.com/btcc/qa/amelia_martinez_engineer.png)
일반적으로 P-값으로 표시되는 통계적 유의성 임계값은 데이터 분석에서 필수적인 개념입니다.
통계적 유의성에 대해 널리 인정되는 임계값은 0.05이며, 이는 결과의 확실성 수준을 나타냅니다.
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![CryptoBaron](https://img.btcc.com/btcc/qa/CryptoBaron.png)
P-값 0.05의 해석은 관찰된 효과나 차이가 실제 근본적인 현상이 아니라 단순히 우연이나 무작위 변동으로 인한 것일 확률이 5%라는 것을 의미합니다.
이 임계값은 연구 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 결정하기 위한 벤치마크로 사용됩니다.
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![Davide](https://img.btcc.com/btcc/qa/Davide.png)
P-값이 0.05라고 해서 반드시 귀무가설(차이나 효과가 없다는 가정)이 95% 확실하게 거짓임을 의미하는 것은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.
오히려 선택한 유의 수준에서 귀무가설을 기각할 수 있는 충분한 증거가 있음을 시사합니다.
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![CharmedEcho](https://img.btcc.com/btcc/qa/CharmedEcho.png)
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