오즈비 구하기
로지스틱회귀에서 오즈비를 구하는 것은 이해했습니다.
궁금한 점은 오즈비를 선형회귀에서도 오즈비를 구할 수 있나요?
구한다면 방법은 모델에서 logit대신 ols를 이용하여 모델을 만들고 회귀계수를 np.exp()에 넣어 구하면 되는 건가요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 96dudwl님.
오즈비(odds ratio)는 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 분석에서 주로 사용되는 지표로, 사건의 발생 확률과 비발생 확률의 비율을 나타냅니다. 이 개념은 이항 결과를 다룰 때 유용하며, 로지스틱 회귀는 이러한 이항 결과에 적합한 모델입니다.
반면에 선형 회귀(OLS: Ordinary Least Squares)는 연속적인 결과를 예측하기 위한 모델로, 종속변수가 연속형일 때 사용됩니다. 따라서, 선형 회귀에서는 오즈비라는 개념을 직접 사용할 수 없습니다. 이는 선형 회귀의 결과가 연속적인 값을 반환하므로, 이항적 사건의 확률을 다루는 오즈비와는 본질적으로 다르기 때문입니다.
따라서, 선형 회귀에서 오즈비를 구하는 것은 적절하지 않으며, 오즈비 계산을 위해 로지스틱 회귀와 같은 적절한 이항 모델을 사용하는 것이 중요합니다.
이와 관련된 유사한 질문을 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
- 섹션10. 예시문제 작업형3에서 오즈비 질문 드립니다: 높은 차원의 문제에서 오즈비와 관련된 다양한 논의를 다루고 있습니다.
- 이번 빅분기 실기 8회 (오즈비 관련): 오즈비 계산과 관련하여 다양한 상황을 설명합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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