로지스틱 회귀 결과 살펴보기와 해석하기

이전 연습 문제에서 로지스틱 회귀 모델 bus_out을 적합했어요. 이번 연습에서는 bus_out을 살펴보고, 1장에서 배운 도구를 사용해 회귀 결과를 해석해 보겠습니다.

• print()는 서로 다른 예측 변수에 대한 계수 추정치(즉, 기울기와 절편)와 편차(deviance) 같은 모형 적합도 정보를 보여줘요.
• summary()는 print() 출력에 더해, 계수 추정치의 표준 오차, z-점수, P-값을 포함해요.
• tidy()는 summary()의 계수 표를 정돈된(tidy) 데이터 프레임으로 제공해요.

회귀 계수는 관계의 방향과 계수의 통계적 유의성을 이해하는 데 도움이 된다는 점을 기억하세요. 로지스틱 회귀에서는 계수가 양수이면, 어떤 예측 변수가 증가할수록 사건이 발생할 확률이 증가함을 의미합니다.