우리가 회귀 분석을 통해 멋진 모델을 만들었다고 해도, 그 모델이 과연 통계적으로 믿을만한 것인지 검증하는 과정은 필수입니다. 이를 회귀 모델의 유의성 검정이라고 하며, 크게 "모델 전체가 의미 있는가?"와 "개별 변수가 의미 있는가?"라는 두 가지 질문에 답하는 과정입니다.1. 전체 모형의 유의성 검정 ($F$-검정)가장 먼저 확인해야 할 것은 "내가 넣은 독립변수들이 종속변수를 설명하는 데 조금이라도 도움이 되는가?"입니다. 이는 분산 분석(ANOVA) 원리를 이용한 $F$-검정을 통해 이루어집니다.귀무가설 ($H_0$): 모든 회귀 계수는 0이다. (즉, 모델은 아무런 쓸모가 없다.)대립가설 ($H_1$): 적어도 하나의 회귀 계수는 0이 아니다. (즉, 모델은 유의미하다.)검정 통계량 ($F$):..
