10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문

Question

안녕하세요. 해당 문제를 아래와 같이 풀었는데 저는 계속 0.253이 나오는데 정답이 0.254여서 제가 어떤 부분에서 틀렸는지 알고 싶습니다. 감사합니다. [출력결과] OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: heating_load R-squared: 0.754 Model: OLS Adj. R-squared: 0.752 Method: Least Squares F-statistic: 417.8 Date: Tue, 16 Jun 2026 Prob (F-statistic): 2.02e-164 Time: 12:24:27 Log-Likelihood: -1772.0 No. Observations: 550 AIC: 3554. Df Residuals: 545 BIC: 3576. Df Model: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ Intercept 38.3821 1.504 25.517 0.000 35.427 41.337 wall 0.0304 0.030 1.012 0.312 -0.029 0.090 roof 0.2483 0.006 39.564 0.000 0.236 0.261 glazing 0.2217 0.023 9.693 0.000 0.177 0.267 height -0.2469 0.077 -3.212 0.001 -0.398 -0.096 ============================================================================== Omnibus: 0.698 Durbin-Watson: 1.896 Prob(Omnibus): 0.705 Jarque-Bera (JB): 0.785 Skew: -0.077 Prob(JB): 0.675 Kurtosis: 2.899 Cond. No. 805. ============================================================================== Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. 0.25349999999999995 [코드] # 1) 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/10_3/heating.csv") # 모든 독립변수를 포함한 회귀모형을 적합하시오. 다중 선형 회귀 분석 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("heating_load ~ wall + roof + glazing + height", data = df).fit() print(model.summary()) # 이때 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하시오. print(0.0304+ 0.2483+ 0.2217+ ( -0.2469) ) # 0.253

communityai8509 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 2142073님. 기출 문제에서 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하실 때 결과가 0.253으로 나오고 있다는 것에 대해 말씀드리겠습니다. 문제의 실제 답이 0.254라고 하셨는데, 두 가지를 차이로 인해 조금의 혼란이 있을 수 있습니다. 문제를 정확히 해결하기 위해, 다음의 포인트들을 점검해 보세요: 데이터 확인 : 수집된 데이터가 문제에서 제공된 데이터와 일치하는지 확인합니다. 데이터의 차이는 최종 회귀분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 모델 적합 : statsmodels 패키지를 사용하는 OLS(최소제곱) 회귀에서는 데이터 자체에 미세한 차이가 있으면 결과에 차이가 있을 수 있습니다. 소수점 차이 처리 : 실제로 나온 값과 문제에서 제공하는 값 사이의 차이인 0.001 은 통계 분석에서 크게 문제시되지 않을 수 있지만, 문제의 요구사항에 따라 다르게 처리될 수 있습니다. 추가적인 계산이나 과정이 있는지 문제 설명을 다시 확인하시는 것이 좋습니다. 유사한 질문 및 자료 : 아래 링크에서는 비슷한 기출 문제와 그 해결 방법에 대해 논의하고 있습니다. 이를 참고하세요: - 기출8회 제3유형 - 이 페이지에서는 회귀계수를 다루는 방식과 관련해 다양한 질문들이 논의됩니다. - 정답 적을 때 질문 - 이 링크는 유사한 상황에서 모델 결과의 작은 차이가 학습 평가에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 다룹니다. 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.