작업형3 이원분산분석 sm에서불러오기 / anova_lm 차이

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C() 사용 여부에 따라 결과가 달라져요 분산 분석에서는 C()를 사용해주세요!

분산분석에서 변수가 숫자로 저장된 범주형일 때, C()로 감싸줘야 분산분석이 올바르게 작동해요!

단 오해하지 말것 회귀나 로지스틱회귀에서는 문제에서 범주형이다란 말없으면 C()를 붙이지 마세요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

지호 이님이 걱정하신 이원분산분석에서의 anova_lm 함수 사용과 관련하여, 두 가지 방법의 차이와 용도에 대해 조금 더 설명드리겠습니다.

anova_lm 함수는 두 가지 방식으로 관련된 분석을 수행합니다:

1. statsmodels.formula.api의 ols 함수:
   
   • 이 함수는 범주형 변수를 처리하기에 용이합니다. C() 문법을 사용하면 범주형 변수로 인식하여 모델을 적합시킬 수 있습니다.
     
   • formula 기반의 방식으로, 사용자가 이해하기 쉬운 코드로 작성할 수 있습니다.
     
   • 다양한 변수 간의 상호작용 효과(*)를 간단히 표현할 수 있어 복잡한 분산분석을 편리하게 처리할 수 있습니다.
     

예를 들어, model = ols('수확량 ~ C(비료유형) * C(물주기)', data=df).fit()은 비료유형과 물주기 사이의 상호작용까지 모델에 포함합니다.

2. statsmodels.api의 OLS 함수와 수동 상수 추가:
   
   • OLS 함수는 기본적으로 상수항 추가가 필요하며, sm.add_constant() 등의 방법을 사용하여 상수항을 수동으로 추가해야 합니다.
     
   • 이 방법은 좀 더 낮은 수준의 처리이기 때문에 원하는 대로 모델을 커스터마이즈하기에 적합합니다.
     

시험에서 사용할 방법에 대한 질문에 답변드리면, 시험의 요구 사항 또는 난이도에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로:

• 범주형 변수와 상호작용을 쉽게 다루고자 할 때: formula.api의 ols 방식이 적합할 수 있습니다.
  
• 고급 사용자 커스터마이즈가 필요할 때: sm.api의 OLS 방식이 더 유리할 수 있습니다.
  

아래 관련 답변을 확인하시면 이원분산분석을 적용하는 예제와 그 설명을 더욱 자세히 볼 수 있습니다:

• 이원분산 분석에서 범주형 데이터 처리 질문드립니다.
  
• C( )를 묶는 이유
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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