레버리지

레버리지는 각 관측치에서 설명 변수 값이 얼마나 비정상적이거나 극단적인지를 나타냅니다. 아주 대략적으로 말하면, 레버리지가 높다는 것은 해당 관측치의 설명 변수 값이 데이터셋의 다른 점들과 다르다는 뜻이에요. 설명 변수가 하나뿐인 단순 선형회귀의 경우, 보통 설명 변수 값이 매우 크거나 매우 작은 관측치를 의미합니다.

여기서는 Taiwan 부동산 데이터셋에서 가장 가까운 MRT 역까지의 거리의 제곱근을 설명 변수로, 주택 가격을 종속 변수로 한 모델에서 레버리지가 큰 값을 살펴보겠습니다.

어떤 관측치가 레버리지가 높을지 먼저 추측해 보신 다음, 슬라이더를 움직여 확인해 보세요.

다음 중 옳은 설명은 무엇인가요?