6회 3유형 2-2문제
데이터에서 'solar'와 'o3' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증하기 위해 다중 선형 회귀 분석을 수행하라고 해서 저는 ols('temperature~wind',data=df).fit()했는데 왜 이렇게 하면 안 되나요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김대현님.
질문에 주신 내용을 통해 설명드리겠습니다. 다중 선형 회귀 분석의 기본 아이디어는 여러 개의 독립 변수를 하나의 종속 변수에 대해 고려하는 것입니다. 주어진 문제에서, ‘solar’와 ‘o3’ 값을 고정한다는 것은 단순히 이 변수들이 모델에 포함되어 있음을 의미합니다. 즉, ‘temperature’에 대한 영향력을 ‘solar’, ‘wind’, 그리고 ‘o3’를 모두 고려해서 분석해야 한다는 의미입니다.
따라서 다음과 같이 작성해 주시면 됩니다:
from statsmodels.formula.api import ols
# 다중 선형 회귀 모델
model = ols('temperature ~ solar + wind + o3', data=df).fit()
# 결과 출력
print(model.summary())
# wind의 p-value를 확인
print("P-Value of wind:", model.pvalues['wind'])
이렇게 함으로써, ‘solar’와 ‘o3’의 값이 모델에 포함되어 ‘wind’의 영향력을 제대로 평가할 수 있는 다중 회귀 모델이 만들어집니다. ‘temperature ~ wind’로 정의하면 다른 독립 변수의 영향을 배제하여 단일 독립 변수만을 고려하는 형태가 되어, 문제에서 요구하는 조건을 만족시키지 않습니다.
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