이원분산분석

Question

1 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('토마토수 ~ C(종자) * C(비료)', data=df).fit() anova_lm(model) 2 import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols model = ols('토마토수 ~C(종자)*C(비)', data=df).fit() anava_table=sm.stats.anova_lm(model) print(anava_table) 1 과 2를 보면 from statsmodels.formula.api import ols 는 같고 import statsmodels.api as sm과 from statsmodels.stats.anova import anova_lm이 다른데요.. 구글링해보고 고민해봐도 모르겠어요. 결과값은 같은데..무슨차이일까요?

퇴근후딴짓 · Answer

ai가 잘 설명해주고 있는데 아노바 함수를 가져오는 것은 동일하지만 접근 방식이 다르고 결과를 반환하는 방식이 달라요 값만 구하는 빅분이게서는 편한 방식으로 사용하면 될 것 같아요

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 유리시나님, 이원분산분석에서 서로 다른 두 코드의 차이에 대해 질문 주셨네요. 두 코드에서 사용된 라이브러리 임포트 경로가 다르기 때문에 혼란이 생기신 것 같습니다. 이를 정리하여 설명드리겠습니다. 사용된 모듈의 차이 : from statsmodels.formula.api import ols 는 두 코드에서 동일하게 사용되어, 선형모델을 생성하는데 필요한 ols 함수(ordinary least squares)를 불러옵니다. import statsmodels.api as sm 는 statsmodels 라이브러리의 api 모듈을 sm으로 불러와서 사용할 수 있게 합니다. statsmodels.api 는 통계 모델링에 필요한 다양한 함수들을 포함하고 있습니다. from statsmodels.stats.anova import anova_lm 은 anova_lm 함수를 직접 불러와 사용합니다. 이 함수는 ANOVA(분산분석) 테이블을 생성하는 기능을 제공합니다. 결과 값의 차이가 없는 이유 : 두 방식 모두 ANOVA 테이블을 생성한다는 점에서는 동일한 기능을 수행하게 됩니다. statsmodels.api 를 통해 접근하는 anova_lm 함수와 statsmodels.stats.anova 모듈 내의 anova_lm 함수 모두 같은 목적을 가지고 있어서 결과는 동일합니다. 각 방식은 라이브러리를 호출하는 방법의 차이일 뿐이므로, 개인의 사용 편의성에 따라 선택하시면 됩니다. 이 링크에서도 관련된 내용을 확인할 수 있습니다: anova table 문의 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.