본 발명은, 독립 변수의 영향력을 분석하기 위한 통계적 학습 시스템에 있어서, 독립 변수의 정보가 포함된 학습 데이터 세트를 학습할 때, 학습 모델 계수의 크기를 줄이면서 다수개의 변수 특징을 유지하는 정규화 기법 또는 종속 변수에 영향을 미치지 않으면서 독립 변수의 차원을 변환하는 차원 변환 기법이 적용된 회귀분석 모델이 탑재되어 종속 변수의 컷오프를 기준으로 이진 분류를 수행하는 통계적 학습 모듈; 상기 통계적 학습 모듈의 이진 분류의 기준이 되는 상기 컷오프의 값을 상기 회귀분석 모델 별로 최적화하는 컷오프 설정 모듈; 및 교차 검증의 알고리즘을 이용하여 상기 학습 데이터 세트의 학습 횟수를 증폭시키는 데이터 세트 확장 모듈;을 포함하여, 학습 데이터의 훈련 세트의 크기와 반복 횟수를 확장하고 다중공선성을 고려한 회귀 모델의 통계분석이 수행되는 것을 일 특징으로 한다.