계수 표준 오차 및 신뢰구간
계수 공분산 및 표준 오차
용도
추정된 계수 분산 및 공분산은 회귀 계수 추정값의 정밀도를 캡처합니다. 계수 분산과 계수 분산의 제곱근인 표준 오차는 계수에 대한 가설을 검정하는 데 유용합니다.
정의
추정된 공분산 행렬은 다음과 같습니다.
여기서 MSE는 평균제곱오차이며 X는 예측 변수에 대한 관측값의 행렬입니다. 피팅된 모델의 속성인 CoefficientCovariance
는 회귀 계수 추정값의 p×p 공분산 행렬입니다. p는 회귀 모델의 계수의 개수입니다. 대각선 요소가 개별 계수의 분산입니다.
방법
fitlm
또는 stepwiselm
을 사용하여 피팅된 모델, 예를 들어, mdl
을 얻은 후 다음을 사용하여 계수 공분산을 표시할 수 있습니다.
mdl.CoefficientCovariance
계수 공분산 및 표준 오차 계산하기
이 예제에서는 계수의 공분산 행렬과 표준 오차를 계산하는 방법을 보여줍니다.
표본 데이터를 불러오고 예측 및 응답 변수를 정의합니다.
load hospital
y = hospital.BloodPressure(:,1);
X = double(hospital(:,2:5));
선형 회귀 모델을 피팅합니다.
mdl = fitlm(X,y);
계수 공분산 행렬을 표시합니다.
CM = mdl.CoefficientCovariance
CM = 5×5
27.5113 11.0027 -0.1542 -0.2444 0.2702
11.0027 8.6864 0.0021 -0.1547 -0.0838
-0.1542 0.0021 0.0045 -0.0001 -0.0029
-0.2444 -0.1547 -0.0001 0.0031 -0.0026
0.2702 -0.0838 -0.0029 -0.0026 1.0829
계수 표준 오차를 계산합니다.
SE = diag(sqrt(CM))
SE = 5×1
5.2451
2.9473
0.0673
0.0557
1.0406
계수 신뢰구간
용도
계수 신뢰구간은 선형 회귀 계수 추정값에 대한 정밀도의 척도를 제공합니다. 100(1–α)% 신뢰구간은 해당 회귀 계수가 100(1–α)% 신뢰구간에서 속하게 되는 범위를 제공합니다.
정의
왈드 방법을 사용하여 신뢰구간을 구합니다. 회귀 계수에 대한 100(1 – α)% 신뢰구간은 다음과 같습니다.
여기서 bi는 계수 추정값, SE(bi)는 계수 추정값의 표준 오차, t(1–α/2,n–p)는 자유도가 n – p인 t-분포의 100(1 – α/2) 백분위수입니다. n은 관측값의 개수, p는 회귀 계수의 개수입니다.
방법
fitlm
또는 stepwiselm
을 사용하여 피팅된 모델, 예를 들어, mdl
을 얻은 후 다음을 사용하여 계수에 대한 디폴트 95% 신뢰구간을 얻을 수 있습니다.
coefCI(mdl)
다음을 사용하여 신뢰수준을 변경할 수도 있습니다.
coefCI(mdl,alpha)
자세한 내용은 LinearModel
객체의 coefCI
함수를 참조하십시오.
계수 신뢰구간 계산하기
이 예제에서는 계수 신뢰구간을 계산하는 방법을 보여줍니다.
표본 데이터를 불러와서 선형 회귀 모델을 피팅합니다.
load hald
mdl = fitlm(ingredients,heat);
95% 계수 신뢰구간을 표시합니다.
coefCI(mdl)
ans = 5×2
-99.1786 223.9893
-0.1663 3.2685
-1.1589 2.1792
-1.6385 1.8423
-1.7791 1.4910
각 행의 값은 계수에 대한 디폴트 95% 신뢰구간의 하한 및 상한 값입니다. 예를 들어, 첫 번째 행은 절편 에 대한 하한과 상한, 즉 -99.1786과 223.9893을 표시합니다. 마찬가지로, 두 번째 행은 에 대한 하한 및 상한을 표시합니다.
계수( = 0.1)에 대한 90% 신뢰구간을 표시합니다.
coefCI(mdl,0.1)
ans = 5×2
-67.8949 192.7057
0.1662 2.9360
-0.8358 1.8561
-1.3015 1.5053
-1.4626 1.1745
신뢰수준이 낮아짐에 따라 신뢰구간 한계가 좁아집니다.
참고 항목
LinearModel
| fitlm
| stepwiselm
| plotDiagnostics
| anova
| coefCI
| coefTest