계수
표준 오차
t 통계량
P-값
하위 95%
상위 95%
하위 95.0%
상위 95.0%
Y 절편
90893.52
134138.5
0.67761
0.523274
-237331
419118.5
-237331
419118.5
승률
57660.69
24018.08
2.40072
0.053243
-1109.44
116430.8
-1109.44
116430.8
인구수
-0.02621
0.037827
-0.69279
0.51435
-0.11876
0.066353
-0.11876
0.066353
실업률
-2234.92
3699.962
-0.60404
0.567939
-11288.4
6818.563
-11288.4
6818.563
여기서 x₁은 승률, x₂는 인구 수, x₃은 실업률을 나타낸다.
평균관중에 대해 승률은 정(+)의 관계를 보여주고 있는 반면에 인구수와 실업률은 부(-)관계 임을 알 수 있다. 따라서 승률의 증가는 관중 수를 증가 시키지만, 인구수와 실업률은 관중 수를 감소시킨다는 것으로 해석할 수 있다.
추정된 회귀선이 자료를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 값인 결정계수는 0.883414로 아주 높은 값을 나타내고 있다. 결정계수는 독립변수가 종속변수의 변동을 잘 설명하지 못하는 경우에도 증가한다는 문제점을 지니고 있다. 이러한 단점을 보완한 것이 조정된 결정계수이며 이 값은 0.825121이다. 결정계수와 조정된 결정계수의 값이 모두 1에 매우 가까운 값이므로 추정된 회귀선은 자료를 아주 잘 설명할 수 있다고 할 수 있다.
4. 결론
4.1 시사점
위의 다중회귀분석을 통해서 관중변화와 승률, 인구 수, 실업률에 대한 인과관계는 설명이 되었다. 그렇다면 이러한 결과가 나온 이유를 알아보자. 야구는 이기는 경기가 재미있으므로, 승률이 높으면 높아질수록 관중들이 많이 찾는다는 것이다. 그리고 롯데는 연고지인 부산의 인구나 실업률과는 상관없이 다른 타 팀에 비해 고정적인 팬들이 많기 때문에 이러한 팬들이 중심이 되고, 최근 몇 년간 성적이 좋아 관심이 생긴 팬들이 늘어나 관중이 증가한 것이다. 그러므로 롯데는 좋은 감독과 코칭스텝, 선수들을 영입하고, 동계훈련이나 스프링 캠프에서 선수들의 약점을 보완하고 더 좋은 컨디션을 유지함으로써 승률을 향상시킨다면 더 많은 관중을 끌어들일 수 있을 것이다.
4.2 예측
y=ax₁ + bx₂ + cx₃ + d
관중(y)=a x 승률 + b x 인구 수 + c x 실업률
y= 57660.69x₁ - 0.03x₂ - 2234.92x₃ + 90893.52 = 146319.3
2011년 롯데의 승률이 70%라면 예측되는 관중의 수
y= 57660(*0.7) - 0.03x₂ - 2234x₃ + 90893 =129021.1
4.3 참고문헌
1.롯데자이언츠 http://www.giantsclub.com/
2.한국야구위원회 http://www.koreabaseball.com/
3.다음야구토론방 http://sports.media.daum.net/ncenter/debate/baseball/