잔차 이탈도 계산
선생님은 잔차이탈도 계산은 함수를 써서
로그 우드 값을 추출 후 곱하기 -2를 해서 = 286.93267518507366
여기서 반올림해서 286.93이 되고
저는 summary() 로 알게된 로그우드 값에 곱하기 -2를 해서 = 286.94
이 됩니다.
이럴경우 제가 한 답을 작성시 틀리게 되는건가요?
summary 에서 -143.47 이렇게 애초에 소수 둘째짜리 까지만 나타내줫는데..
틀리면 억울할거같은데 답변 부탁드립니다.
답변 2
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제가 답변할 수 있는 문제는 아니고
아마도 summary에서 계산해도 똑같이 나오도록 소수 자리수를 정하지 않을까 싶어요
만약 틀렸다고 한다면 이의신청이 많을 것 같습니다.
안전하게는 로그 우드 값 추출이 가장 안전해요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
ejrwls10님께서 질문하신 내용은 잔차이탈도 계산에서 발생하는 소수점 차이에 대한 걱정이시군요. 여러분이 언급하신 대로, 잔차이탈도 계산에서는 -2 * log-likelihood의 개념이 사용됩니다. 일반적으로 이 과정에서는 로그우도 값(llf)에 -2를 곱하여 잔차이탈도를 계산합니다.
결과 차이 원인: 여러분이 summary() 메소드에서 얻은 로그우도 값이 소수점 둘째 자리까지 제공되었다면, 이는 소수점 이하가 자르지기 때문일 수 있습니다. 반면 선생님은 내부 변수 값을 더 정밀하게 계산하셔서 소수점 이하를 반영했을 수 있습니다.
정답 여부: 이렇게 발생하는 작은 차이는 부동소수점 연산에 대한 한계에서 기인할 수 있으며, 대개 통계적 분석에서 큰 문제를 일으키지 않으므로 걱정하지 않으셔도 됩니다. 그러나 문제 지침이 소수점 자리수를 명시한다면 그 기준을 따르시는 것이 중요합니다.
추가 참고 자료:
- 작업형 3 잔차이탈도 계산 - 이 질문에서도 잔차이탈도 계산시 발생하는 소수점 차이에 대한 논의가 있습니다.
- logit에서 잔차이탈도 구하기 - logit에서 잔차이탈도 계산 방법에 대한 질문입니다.
- 작업형 3 잔차이탈도 계산 - 이 질문에서도 잔차이탈도 계산시 발생하는 소수점 차이에 대한 논의가 있습니다.
이와 같은 차이는 일반적으로 발생할 수 있는 문제이며, 실제 데이터 분석이나 모델의 정확성에는 큰 영향을 미치지 않는다는 점에서 안심하셔도 좋습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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