회귀분석

회귀분석 상호작용 예시 라이브러리 가져오기 reshape2 → 데이터 구조 변환(wide↔long), tips 데이터 포함 ggplot2 → 시각화(산점도, 회귀선, 상호작용 그래프) lmtest → 회귀 가정 검정(등분산성, 독립성 등) car → 공선성 점검(VIF), 회귀 진단 도구 broom → 회귀 결과를 깔끔한 데이터프레임으로 정리 emmeans → 상호작용 효과·부분효과(기울기) 통계 검정 library(reshape2) library(ggplot2) library(lmtest) library(car) library(broom) library(emmeans) Tips 데이터 가져오기 데이터 설명 : 미국 식당에서 수집된 팁 관련 표본 데이터 관측치 수: 244 변수명 타입 설명 total_bill numeric 총 결제 금액(달러) tip numeric 팁 금액(달러) sex factor (2) 성별 — Female / Male smoker factor (2) 흡연 여부 — No / Yes day factor (4) 요일 — Fri / Sat / Sun / Thur time factor (2) 식사 시간 — Dinner / Lunch size integer 일행 인원 수 data("tips") str(tips) ## 'data.

개요 statsmodels를 활용하여 범주형 데이터가 포함된 회귀식을 산정해본다. 범주형 데이터의 특정 값을 변동하는 방법을 배운다. 더불어서 R로 간단한 회귀식도 만들어보자! 강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 라이브러리 확인 statsmodels의 라이브러리는 현재 0.14.1 버전이다. 라이브러리 참조 : https://www.statsmodels.org/stable/index.html import statsmodels import seaborn as sns import pandas as pd print(statsmodels.__version__) print(sns.__version__) print(pd.__version__) 0.14.1 0.12.2 1.5.3 데이터 불러오기 seaborn에서 tips 데이터를 불러온다. tips = sns.load_dataset('tips') tips.head() 회귀모형 적합 및 확인 (첫번째 방식) - 이제 회귀모형을 적합해본다.