경마 우승마 예측

다중선형회귀분석 모형에 사용되는 변수들간에 선형 관계를 측정하기 위해 상관관계 분석을 수행하였다. 상관분석은 두 변수 사이에 일정한 증가 또는 감소 비율을 보여주는 직선으로 모형화 할 수 있는 데이터의 추세를 보여주는 선형관계 정도를 확인함으로 얼마나 선형적 연관성이 있는지 알아보는 분석이다.

한 변수가 증가함에 따라 다른 변수도 증가하는 경향을 보인다면 양의 상관관계가 있다고 하며, 한 변수가 감소함에 따라 다른 변수도 감소하는 경향을 보인다면 음의 상관관계가 있다고 말한다. 평가 기준으로는 상관계수(r)을 확인하여 선형 관계인지 여부를 평가한다.

상관계수는 –1과 +1 사이의 값이 되며 상관계수가 1,-1에 가까울수록 강한 상관관계가 있다고 하며 0에 가까울수록 상관관계가 없음을 나타낸다.

상관계수를 구하는 방법에는 Spearman 서열 상관분석, Kendall의 타우, 편상관계수, Pearson의 상관계수 등이 있다. 본 연구에서는 가장 보편적으로 많이 사용 되는 Pearson의 상관계수를 사용하여 분석을 진행하였다. 하나의 종속변수와 52가지 독립변수의 상관관계분석의 결과는 표 3.8과 같다.

표 3.8 변수들간에 상관관계분석

경주마의 군과 경주거리간에 상관관계가 있는 것으로 나타나며 감독의 1~5등 횟수와 최근 1년 사이에 감독의 1~5등 횟수 및 승률에도 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 기수의 1~5등 횟수와 최근 1년 사이에 기수의 1~5등 횟수 및 승률에도 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

본 변수들은 다른 변수들과 다중공선성을 발생시킬 수 있을 것으로 판단된다. 하지만 상관관계가 나타난 변수들 중 경주마의 군과 경주 거리는 본 분석에서 제외할 수 없는 중요한 변수로 구분된다. 경주거리가 변화함에 따라 종속변수인 경주기록에 큰 영향을 미친다.

경주마의 군은 경마경주는 같은 군의 경주마들로 하나의 경주가 구성된다. 군별로 능력차이가 있기 때문에 다른 군의 경주마들끼리 경주을 한다면 순위 결과 예측이 쉬워질 수 밖에 없다. 즉, 두 변수 모두 경마경주 예측모형을 구축하는데 중요변수로 제거 하지 않고 분석을 진행하겠다.

감독, 기수의 1~5등 횟수 및 승률과 최근 1년 감독과 기수의 1~5등 횟수 및 승률은 당연히 상관관계가 나타날 수밖에 없는 변수들이며 본 경마경주 예측 모형에 중요 변수로 작용하기 때문에 변수를 제거하지 않고 분석을 진행하도록 하겠다.