다중공선성의 영향
crab 데이터셋을 사용해 다중공선성의 영향을 분석해 보세요. 다중공선성은 다음과 같은 영향을 줄 수 있다는 점을 기억하세요:
- 계수는 유의하지 않지만 변수가 $y$와 매우 높은 상관을 가짐.
- 변수를 추가/제거하면 계수가 크게 변함.
- 계수의 부호가 논리적이지 않음.
- 변수들 간의 쌍별 상관이 매우 높음.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Generalized Linear Models
연습 안내
- GLM을 위해
statsmodels라이브러리에서 필요한 함수를 가져오세요. weight와width를 설명 변수로,y를 반응 변수로 사용해 다변량 로지스틱 회귀 모델을 적합하세요.print()함수를 사용해 모델 결과를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import statsmodels
import ____.____ as sm
from ____.____.____ import glm
# Define model formula
formula = '____ ~ ____'
# Fit GLM
model = glm(____, ____ = ____, ____ = sm.____.____).____
# Print model summary
____(____.____)