eBay 경매 모델링
전체 데이터셋을 한 번에 모델링하면, 데이터셋을 부분으로 나눠 모델링할 때와 상충하는 경향이 보일 때가 있습니다. 이를 심슨의 역설(Simpson's paradox)이라고 합니다. 가장 극단적인 경우, 전체 데이터셋에서는 기울기가 양수인데 데이터셋의 모든 하위 집합에서는 음수 기울기(또는 그 반대)를 보일 수 있습니다.
다음 연습 문제들에서는 Palm Pilot M515 PDA 모델의 eBay 경매를 살펴보겠습니다.
| variable | meaning |
|---|---|
price |
최종 판매가(USD) |
openbid |
시작가(USD) |
auction_type |
경매가 지속된 기간 |
auctions는 pandas DataFrame으로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python의 statsmodels로 배우는 중급 회귀
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Take a glimpse at the dataset
print(auctions.info())
# Model price vs. opening bid using auctions
mdl_price_vs_openbid = ____
# See the result
print(mdl_price_vs_openbid.params)