작업형 3 잔차이탈도 계산

Question

#잔차이탈도 계산 print(-2 * model.llf) print(-2 * -143.47) #286.94 print(round(286.93267518507366,2)) #286.93 작업형 3에 이렇게 소수점 문제에서 llf나 params 이런함수들을 몰라서 이문제 같은경우 summary 표에서 log-likelihood값인 -143.47을 임의로 곱했을때 값이 286.94이고 선생님이 하신거는 286.93인데 이러면 틀린건가요?

퇴근후딴짓 · Answer

네, 만약에 문제가 소수 둘째 자리까지 라고 한다면 틀린 답이 됩니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김경원님이 궁금해 하시는 부분은 잔차이탈도 계산에서 소수점 차이로 인한 결과값의 차이에 대한 것입니다. 이는 머신러닝이나 통계에서는 일반적으로 발생할 수 있는 사항입니다. 잔차이탈도는 -2 * log-likelihood 를 통해 계산되며, 계산에 사용된 로그우도의 값이나 수치의 반올림에 따라 결과값이 달라질 수 있습니다. 기본적인 수학적 계산에 있어서, 작은 소수점 차이(예: 286.94와 286.93)는 일반적으로 무시될 수 있으며, 두 결과 모두 같은 방식으로 계산되었을 때 이러한 미세한 차이는 범위 내에서 허용 가능한 것으로 간주됩니다. 사실상 이는 컴퓨터 내부의 부동소수점 연산 특성 및 소수점 반올림 과정에서 나타나는 차이일 수 있습니다. 따라서 김경원님이 계산하신 286.94와 강사님이 계산하신 286.93은 통계적 분석이나 모델링에서 같은 결과로 간주될 수 있습니다. 이러한 수치 차이는 실제 모델링의 성능이나 분석의 정확성에 큰 영향을 미치지 않는다는 점에서 안심하셔도 좋습니다. 유사한 주제에 대해 다른 사용자가 한 질문 및 답변은 아래 링크에서 찾아보실 수 있습니다: logit에서 잔차이탈도 구하기 - 여기에서도 로그우도와 잔차이탈도 계산에 대한 논의가 이루어졌습니다. 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.