B(비표준화 회귀계수), b(표준화 회귀계수) 이다.

회귀분석에서 가장 핵심적인 위치을 차지하고 있는 이 회귀계수는

Y = B1 + B0X 라는 회귀식에서 살펴보면,

이때 B1은 기울기이고, B0 는 절편인데, 이 2개의 값을 회귀계수라고 하며,

특히 B1 에 해당하는 기울기가 회귀분석에서는 핵심이며, 통계학에서는 B로 표시한다.

이 B 값은 부호의 의미가 중요하며,

■ +B : 독립변수 X 가 커지면, 종속변수 Y 가 커진다

■ -B : 독립변수 X 가 커지면, 종속변수 Y 가 작아진다

회귀계수 B값은 data의 단위와 밀접한 관계가 있는데 X의 단위가 굉장히 클 경우
B값은 상대적으로 아주 작아지게 되어 B값의 크기는 중요하지 않다.

만약 2개의 변수가 있는데, 한 변수(X1)의 회귀계수는 5.83 이고,
다른 변수(X2)의 회귀계수는 3.62 인 경우를 살펴보면 X1 의 회귀계수가 더 크기 때문에

X2 보다 더 높은 영향을 줄 것이다 라고 생각을 하지만 그렇지 않다.

만약 X2 라는 변수 값을 10으로 나누어서 다시 회귀분석을 하게 되면

X2 의 회귀계수는 36.2가 나온다. 즉, B값은 data의 단위와 관계가 있다.

그래서, 나온 개념이 b(beta) 이다.

이 값은 회귀계수인 B 값의 단위를 통일시킨 것이다.

즉, 단위를 통일시킨 표준화된 값이기 때문에 서로 비교를 할 수 있다는 장점이 생긴다.
그래서, b(beta) 값이 더 크면 영향력이 더 크다라고 생각해도 무방하다.