kiyoja story

파이썬의 statsmodels 라이브러리를 이용해 간단하게 선형 회귀분석을 해볼 수 있다. 예시를 통해 살펴보자. 먼저 아래와 같이 예시 데이터프레임을 만든다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import pandas as pd height = [ 170 , 168 , 177 , 181 , 172 , 171 , 169 , 175 , 174 , 178 , 170 , 167 , 177 , 182 , 173 , 171 , 170 , 179 , 175 , 177 , 186 , 166 , 183 , 168 ] weight = [ 70 , 66 , 73 , 77 , 74 , 73 , 69 , 79 , 77 , 80 , 74 , 68 , 71 , 76 , 78 , 72 , 68 , 79 , 77 , 81 , 84 , 73 , 78 , 69 ] body = pd . DataFrame( { 'height' : height, 'weight' : weight } ) body . tail() 위 코드에 대한 설명은 "파이썬(Python) Pandas를 이용한 데이터프레임(DataFrame) 만들기" 포스팅을 통해 확인할 수 있다. 위 코드를 Jupyter Notebook을 통해 실행해보면 아래와 같이 데이터 프레임이 만들어진 것을 확인할 수 있다. 선형 회귀분석은 아래와 같은 가정을 만족해야 한다. 선형 회귀분석을 할 때에는 데이터가 아래의 가정을 따르는지 먼저 생각해보는 습관을 기르자. - 변수의 선형 상관관계 : 선형 회귀분석은 종속변수(Y)와 독립변수(X)가 선형의 상관 관계를 가지는 것을 가정한다. 선형의 상관관계가 아닐 경우, 다른 회귀분석 방법을 사용하거나, 새로운 변수를 추가하거나, 기존의 변수를 로그, 지수등의 방법으

피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 두 변수 간의 상관관계를 확인하기 위한 가장 기본적인 방법이다. 피어슨 상관계수를 사용할 때 주의해야할 사항은 아래와 같다. - 상관관계가 인과관계를 의미하는 것은 아니다. 단순히 두 변수의 연관성을 확인하는 것이다. - 두 변수가 정규분포일 때 잘 작동한다.  - 이상치(outlier)에 민감하므로, 이상치는 제거하는 것이 좋다. - 두 변수가 완전히 동일하면 피어슨 상관계수는 1.0이다. 완전히 반대방향으로 동일하면 -1.0, 전혀 상관 없으면 0이다. 세부적인 해석은 아래와 같이 한다. - -1.0과 -0.7 사이이면, 강한 음적 선형관계 - -0.7과 -0.3 사이이면, 뚜렷한 음적 선형관계 - -0.3과 -0.1 사이이면, 약한 음적 선형관계 - -0.1과 +0.1 사이이면, 거의 무시될 수 있는 선형관계 - +0.1과 +0.3 사이이면, 약한 양적 선형관계 - +0.3과 +0.7 사이이면, 뚜렷한 양적 선형관계 - +0.7과 +1.0 사이이면, 강한 양적 선형관계 파이썬을 통해 피어슨 상관계수를 쉽게 구할 수 있다. 예시를 통해 알아보자. height, weight의 두 변수를 가지는 body라는 DataFrame을 만들었다. DataFrame을 만드는 과정은 아래의 포스트에서 확인할 수 있다.  "파이썬(Python) Pandas를 이용한 데이터프레임(DataFrame) 만들기" body 데이터프레임으로 피어슨 상관계수를 구하는 코드는 아래와 같다.  1 2 corr = body . corr(method = 'pearson' ) corr Jupyter Notebook으로 구하면 아래와 같은 결과를 얻는다. 표의 행과 열을 살펴보면 "height - height", "weight - weight"는 1이