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
0
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.
이미 비슷한 질문에 대한 답변이 인프런 커뮤니티에서 공유된 바 있습니다. 다음 링크들이 도움이 될 수 있습니다:
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.
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
28
1
강의 연장 문의
0
32
1
출력값 질문
0
31
2
수업노트가 어디에 있나요?
0
29
1
실기시험 제출관련
0
160
2
6.20 작업형 2 과적합
0
169
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
52
2
로지스틱회귀, 회귀
0
52
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
59
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
66
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
66
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
52
2
3번문제 등분산 가정
0
50
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
38
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
40
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
62
2
제2유형 질문입니다.
0
49
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
53
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
63
1
ols
0
44
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
41
2
2유형 작성관련 질문
0
42
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
49
2