[통계] 선형회귀 - (2) 실습

전도운·2024년 8월 15일
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seaborn에서 제공하는 diamonds 실습 데이터를 이용해서 선형회귀분석의 기본 가정을 확인하고 실제 회귀식을 적합해본다.

💎 다이아몬드 데이터

  • Format: A data frame with 53940 rows and 10 variables:
  • price: price in US dollars ($326--$18,823)
  • carat: weight of the diamond (0.2--5.01)
  • cut: quality of the cut (Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal)
  • color: diamond colour, from D (best) to J (worst)
  • clarity: a measurement of how clear the diamond is (I1 (worst), SI2, SI1, VS2, VS1, VVS2, VVS1, IF (best))
  • x: length in mm (0--10.74)
  • y: width in mm (0--58.9)
  • z: depth in mm (0--31.8)
  • depth: total depth percentage = z / mean(x, y) = 2 * z / (x + y) (43--79)
  • table: width of top of diamond relative to widest point (43--95)

1. 분석 목표 설정

  • 다이아몬드의 가격(price)에 영향을 미치는 요인을 살펴본다.
  • 선형회귀분석을 적용하고 회귀계수의 절대값 크기로 영향도를 판단한다.

2. 탐색적 데이터분석(EDA)

  • 데이터 기본정보

    • 행이 53940개에 달하는 꽤 큰 데이터이다.
    • 결측치는 확인되지 않는다.
    • float형 변수 6개, category형 변수 3개, int형 변수 1개
  • 기초통계

    • price, x, y, z변수의 자료 분포가 큰 것이 확인된다.
  • 시각화

    • price 변수의 데이터 분포가 넓으므로 price와 price 외 변수로 나눠서 시각화
    • 종속변수로 사용할 price가 오른쪽으로 긴 꼬리 분포를 보이고 있어 평균과 정규성을 이용한 선형회귀에는 적합하지 않을 것으로 예상됨
    • depth와 table의 경우 중심 대칭 분포를 보이고 있음
    • y와 z는 값의 변동이 작은 경향


    • category형 변수는 서열척도로, 척도별 빈도에 차이를 보임

3. 전처리

  • 결측치는 존재하지 않음
  • 가격 데이터에 극단적인 값이 보이나, 다이아몬드의 경우 품질별 가격 편차가 큰 점을 감안하여 이상치로 보지 않기로 결정
  • categorical자료는 서열척도로 범주에 위계가 존재하여 LabelEncoding 대신 상위 범주에 높은 값을 매핑해줌
  • 변수별 측정 단위가 다른 점을 감안하여 수치형 변수를 표준편차표준화(StandardScaler) 적용
  • 전처리 결과

4. 선형회귀 가정 확인

  • 선형성

    • 종속변수 price와 타 변수의 선형 상관관계를 살펴보면 carat, x, y, z 변수와 강한 선형 상관관계가 확인
    • 그런데 carat과 x, y, z 변수도 강한 선형 상관관계를 보임
    • table, depth 변수는 수치형 변수임에도 불구하고 종속변수 price와 선형 관계를 보이지 않으므로 변수에서 제거 결정
    • carat 변수를 모델에서 제거하여 변수 간 다중공선성 문제를 해소
  • 정규성

    • 단순선형회귀 적합 후 잔차에 대하여 shapiro검정과 kolmonorov-smirnov 검정 수행
    • 잔차가 정규성을 따른다는 귀무가설 하에서 두 검정 모두 극도록 낮은 p_value를 반환하며 귀무가설을 기각
      (표본의 크기가 매우 큰 경우에는 검정의 민감도가 높아져 정규성을 조금만 따르지 않아도 귀무가설이 기각될 수 있음)
  • 등분산성

    • 추정치(fitted_value)와 잔차(residual)의 산포도를 확인해보면 매우 큰 잔차와 매우 작은 잔차가 일부 확인됨

    • 잔차가 등분산을 따른다는 귀무가설 하에서 White test를 수행한 결과 p_value가 0으로(극히 낮은 값) 귀무가설을 기각

  • 독립성

    • Durbin-Watson 값은 약 0.3으로 잔차가 양의 상관관계를 갖는 것으로 확인됨
  • 회귀계수 추정 결과

    • 놀랍게도 모든 회귀계수의 p-value가 0.05 미만으로 통계적으로 유의미하게 나오는데 그 이유는 std_err에서 확인할 수 있다.
    • std_err는 모분산(표본분산)을 표본의 수로 나눈 값으로 표현할 수 있는데, 표본의 크기가 매우 크면 이 std_err가 극히 낮아지는 것이다.
    • 즉 정규성, 등분산성, 독립성을 위반한 상태로 회귀직선을 구하였으나 표본의 크기가 워낙 커 선형으로는 현재 추정한 회귀식이 데이터를 잘 설명한다고 말할 수 있는 것이다.
      (선형 회귀모형이 본 데이터를 가장 잘 설명한다는 것은 아니다!)
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