여인권 교수님의 KMOOC 강의 <통계학의 이해 2>를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다.
절편 β0 에 대한 통계적 추론
회귀계수 중 절편에 해당하는 β0의 중심축량과 구간추정에 대해 알아보겠습니다.
1. ^β0=¯Y−^β1¯x의 역할
x가 0일 때 E(Y)의 값이 β0 입니다.
최소제곱법 추정으로 β0 추정과정을 알아보겠습니다.

D를 b0으로 미분함으로써 최소로하는 b1과 b0을 찾습니다.
추정한 b1,b0를 ^b1,\hat{b_0}$으로 표현합니다.
β0가 없는 모형에서의 잔차 합은 0이 되지 않을 수 있습니다.
b0이 0이므로 미분할 필요가 없기 때문입니다.
따라서 절편을 추론할 때는 xiei = 0 이라는 제약조건 밖에 없습니다.
E(e) = 0을 만족하지 않습니다.
b0의 포함여부(b0 = 0)에 대한 추론을 일반적으로 하지 않습니다.
가설검정은 안하고 구간추정만 합니다.
절편에 대한 통계적 추론은 설명변수(xi)가 0인 상황인 주요한 경우에 해석합니다.
2. ^β0=¯Y−^β1¯x의 통계적 성질
^b0를 Y들의 선형결합으로 표현할 수 있습니다.
또한 Y가 정규분포를 따르므로 ^b0도 선형결합을 따릅니다.

추정한 절편의 기댓값

추정한 절편의 분산

기댓값과 분산을 구했으므로 정규분포로 표현할 수 있습니다.

이를 정규화하면 중심축량을 구할 수 있습니다.

추정된 절편의 100(1-a)% 신뢰구간을 구할 때 다음과 같이 구할 수 있습니다.

3. 예제 문제

위 자료에서 남자의 자료를 이용하여 단순회귀모델을 설계하고 절편을 추정해보도록 하겠습니다.
우선, ^β0을 구하기 위한 통계값을 구해야 합니다.


이를 통해 SE 추정값을 구하면 다음과 같습니다.

필요한 통계값을 다 구했으므로 95% 신뢰구간을 구할 수 있습니다.

4. 정리
회귀계수 중 절편에 해당하는 β0의 중심축량과 구간추정에 대해 알아보았습니다.


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