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[통계] I 함수
이름
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statsmodels의 관계식(formula) 내에서 I() 함수는 어떤 목적으로 사용되나요?
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statsmodels의 관계식(formula) 내에서 I() 함수는 어떤 목적으로 사용되나요?
A
독립변수를 자동으로 표준화(평균 0, 표준편차 1)하기 위해
B
결측치가 있는 행을 분석에서 제외하기 위해
C
회귀 모형에서 절편(intercept) 항을 제거하기 위해
D
+, *, ** 등 일반적인 산술 연산자를 문자 그대로 해석하여 모형에 적용하기 위해
독립변수 x와 종속변수 y 간의 관계가 아래로 볼록한 2차 함수 형태(U자형)를 보일 때, 이를 선형 회귀 모형으로 표현하기 위한 적절한 statsmodels 관계식은 무엇인가요?
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독립변수 x와 종속변수 y 간의 관계가 아래로 볼록한 2차 함수 형태(U자형)를 보일 때, 이를 선형 회귀 모형으로 표현하기 위한 적절한 statsmodels 관계식은 무엇인가요?
A
y ~ np.log(x)
B
y ~ I(x**2) + x
C
y ~ 0 + x
D
y ~ x.rank()
회귀 모형의 관계식에 0 + 를 추가하여 절편 없는 모형을 만드는 경우, 주의해야 할 점으로 가장 적절한 것은 무엇인가요?
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회귀 모형의 관계식에 0 + 를 추가하여 절편 없는 모형을 만드는 경우, 주의해야 할 점으로 가장 적절한 것은 무엇인가요?
A
모든 회귀계수의 p-value가 유의미하게 낮아지는 경향이 있다.
B
결정계수(R-squared)의 계산 방식이 절편 있는 모형과 달라지므로, 두 모형 간 R-squared 값을 직접 비교하기 어렵다.
C
독립변수가 음수 값을 가지면 사용할 수 없다.
D
반드시 로그 변환과 함께 사용해야 한다.
독립변수 year에 대해 I(year - 2015)와 같이 변환을 적용하여 회귀분석을 수행했을 때, 결과 해석에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가요?
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독립변수 year에 대해 I(year - 2015)와 같이 변환을 적용하여 회귀분석을 수행했을 때, 결과 해석에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가요?
A
모형의 결정계수(R-squared) 값이 변환 전과 달라진다.
B
year 변수의 회귀계수(기울기) 값이 변환 전과 달라진다.
C
모형의 절편(Intercept) 값이 year = 2015일 때의 종속변수 예측치를 의미하게 된다.
D
데이터의 왜도(Skewness)가 감소하여 분포가 대칭적으로 변한다.
incomebirth.xlsx 파일에서 inc를 가로축, time을 세로축으로 산점도(scatterplot)를 그리면 어떤 모양인가요?
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incomebirth.xlsx 파일에서 inc를 가로축, time을 세로축으로 산점도(scatterplot)를 그리면 어떤 모양인가요?
A
∪
B
∩
C
/
D
\
time ~ inc 로 회귀분석을 해보세요. 이때 R제곱은 얼마인가요?
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time ~ I(inc**2) + inc 로 회귀분석을 해보세요. 이때 R제곱은 얼마인가요?
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