8 회귀 11번
from statsmodels.formula.api import ols
model = ols('주문량 ~ 광고비', data=df).fit()
model.summary()
11번에 위와 같은 코드를 작성해서 0.05보다 작아서 기각이라고 판단해도 될까요?
답변 2
0
아니요!
왜 주문량 ~ 광고비만 쓰면 안 되냐면
문제 조건을 보면 "할인율과 온도를 고정한 상태에서" 광고비의 영향을 검정이란 말이 있어요 이말을 오해하면 안되는게
"고정한 상태" = 할인율, 온도를 모델에 함께 포함시켜야 해요.
model = ols('주문량 ~ 광고비', data=df).fit()
가 아니라
model = ols('주문량 ~ 할인율 + 온도 + 광고비', data=df).fit()
이어야 합니다.
정리하면
"~를 고정한 상태에서"
"~를 통제하고"
"다른 변수의 영향을 제거하고"
→ 이런 표현이 나오면 해당 변수들을 모두 모델에 포함시켜야 해요!
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
이민서님의 질문에 대해 답변드리겠습니다. 로지스틱 회귀 분석을 수행하고 계신 것 같습니다. 이 때, 귀무 가설을 기각할지 여부는 p-value를 기준으로 판단하게 됩니다.
p-value는 통계적 가설 검정에서 매우 중요한 지표로, 일반적으로 0.05 이하일 경우 귀무 가설을 기각하게 됩니다. 즉, 주문량 ~ 광고비의 회귀 분석 결과에서 특정 계수의 p-value가 0.05보다 작다면, 해당 계수는 통계적으로 유의미하다고 보고, 귀무 가설(효과가 없다는 가설)을 기각한다고 해석할 수 있습니다.
다만, p-value를 해석할 때는 본 연구의 맥락, 데이터의 성격 및 분석 목적까지 종합적으로 고려해야 합니다.
유사한 문제 해결과 관련하여 참고할 수 있는 자료가 아래 있습니다:
- 다중회귀분석에서 유의수준이 0.05가 아니라면 어디서 값을 설정해줘야 하나요?: 이 게시물에서는 회귀 분석의 유의수준 설정과 관련된 논의를 하며, 유의수준이 p-value 해석에 어떻게 영향을 미치는지 설명하고 있습니다.
이 답변이 여러분의 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. p-value 해석과 관련하여 추가적으로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.
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.
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