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이원분산분석
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from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
model = ols('토마토수 ~ C(종자) * C(비료)', data=df).fit()
anova_lm(model)2
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
model = ols('토마토수 ~C(종자)*C(비)', data=df).fit()
anava_table=sm.stats.anova_lm(model)
print(anava_table)1 과 2를 보면
from statsmodels.formula.api import ols 는 같고
import statsmodels.api as sm과
from statsmodels.stats.anova import anova_lm이
다른데요.. 구글링해보고 고민해봐도 모르겠어요.
결과값은 같은데..무슨차이일까요?
답변 2
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퇴근후딴짓
지식공유자
ai가 잘 설명해주고 있는데 아노바 함수를 가져오는 것은 동일하지만
접근 방식이 다르고 결과를 반환하는 방식이 달라요
값만 구하는 빅분이게서는 편한 방식으로 사용하면 될 것 같아요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
유리시나님, 이원분산분석에서 서로 다른 두 코드의 차이에 대해 질문 주셨네요. 두 코드에서 사용된 라이브러리 임포트 경로가 다르기 때문에 혼란이 생기신 것 같습니다. 이를 정리하여 설명드리겠습니다.
사용된 모듈의 차이:
from statsmodels.formula.api import ols는 두 코드에서 동일하게 사용되어, 선형모델을 생성하는데 필요한ols함수(ordinary least squares)를 불러옵니다.
import statsmodels.api as sm는statsmodels라이브러리의api모듈을 sm으로 불러와서 사용할 수 있게 합니다.statsmodels.api는 통계 모델링에 필요한 다양한 함수들을 포함하고 있습니다.
from statsmodels.stats.anova import anova_lm은anova_lm함수를 직접 불러와 사용합니다. 이 함수는 ANOVA(분산분석) 테이블을 생성하는 기능을 제공합니다.
결과 값의 차이가 없는 이유:
- 두 방식 모두
ANOVA테이블을 생성한다는 점에서는 동일한 기능을 수행하게 됩니다.statsmodels.api를 통해 접근하는anova_lm함수와statsmodels.stats.anova모듈 내의anova_lm함수 모두 같은 목적을 가지고 있어서 결과는 동일합니다.
- 두 방식 모두
각 방식은 라이브러리를 호출하는 방법의 차이일 뿐이므로, 개인의 사용 편의성에 따라 선택하시면 됩니다.
이 링크에서도 관련된 내용을 확인할 수 있습니다: anova table 문의
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.