statsmodels를 활용한 회귀분석 (feat. 범주형 데이터)

import statsmodels
import seaborn as sns 
import pandas as pd

print(statsmodels.__version__) 
print(sns.__version__) 
print(pd.__version__)

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

- 이제 회귀모형을 적합해본다. 
  + 종속변수 : tip 
  + 독립변수는 tips을 제외한 모든 변수 (범주형 데이터 포함)
- 그런데, 일부 값들이 출력이 되지를 않는다. (이유)
  + statsmodels에서는 기본값으로 하나를 무조건 제외하게 설계되었고, 알파벳 상으로 마지막 글자가 생략이 된다. 
  + 따라서 sex에서는 Male, day에서는 Thur, time에서는 lunch가 생략된다.

import statsmodels.formula.api as smf

formula = "tip ~ total_bill + sex"
model = smf.ols(formula, data = tips).fit()
print(model.summary())

- 범주형 변수 해석은 다음과 같다. (예시 : sex[T.Male])
  + sex[T.Male]이 양수인 경우: 모델에서 다른 요인들을 통제한 상태에서 남성이 여성보다 팁을 더 많이 준다는 것을 나타낸다.
  + sex[T.Male]이 음수인 경우: 모델에서 다른 요인들을 통제한 상태에서 남성이 여성보다 팁을 덜 주는 경향이 있다는 것을 나타낸다.
  + sex[T.Male]이 통계적으로 유���하지 않은 경우 (높은 p-value): 모델에서 다른 요인들을 통제한 상태에서 남성과 여성 간의 팁 금액에 대한 통계적인 차이가 없다는 것을 나타낸다.

- 만약 모든 변수를 다 보고 싶다면 어떻게 해야할까?
- 그럴경우 약간의 데이터 가공을 진행해야 한다. 
  + One-Hot Encoding을 진행해본다. 
- 우선 tips2 데이터를 생성 후, One-Hot Encoding을 진행해본다.

tips2 = tips.loc[:, ['tip', 'total_bill', 'sex']].copy()

data_with_dummies = pd.get_dummies(tips2, drop_first=False)
data_with_dummies.head()

- 데이터가 변경된 것을 확인한다. 
  + 위 상태에서 다시 모형을 적합한다.

model = smf.ols('tip ~ total_bill + sex_Female + sex_Male', data=data_with_dummies).fit()
print(model.summary())

- 이번에는 sex_Male과 sex_Female의 회귀계수가 통계적으로 유의하게 나온것을 확인할 수 있다. 
- 그런데 이상하다. 첫번째 방식과 두번째 방식의 해석이 달라지기 때문이다.

- 첫번째 방식으로 하는 것이 `옳은 방법`이다. 
- 두번째 방식으로 진행하면 변수가 하나 더 생겼다는 뜻이기 때문에 이러한 방식으로 진행하면 결괏값 자체가 아예 이상해진다. 두번째 방식의 코드를 다시 수정해본다.

tips2 = tips.loc[:, ['tip', 'total_bill', 'sex']].copy()

data_with_dummies = pd.get_dummies(tips2, drop_first=True) # False에서 True로 변경
data_with_dummies.head()

- sex_Male 변수를 추가하지 않으면 이제 첫번째 방식의 값과 동일하게 나온 것을 확인할 수 있다. 
- 음..? 그럼 굳이 원핫인코딩을 하는 코딩이 좋은 건가? statsmodels 에서 직접 성별을 바꿔서 표현하는 방법은 없는건가?

import statsmodels.formula.api as smf

formula = "tip ~ total_bill + C(sex, Treatment(reference='Female'))"
model = smf.ols(formula, data = tips).fit()
print(model.summary())

import statsmodels.formula.api as smf

formula = "tip ~ total_bill + C(sex, Treatment(reference='Male'))"
model = smf.ols(formula, data = tips).fit()
print(model.summary())

library(dplyr)

data("tips", package = "reshape2")

tips = tips %>% 
  mutate(sex = relevel(sex, ref = "Male")) # 여성으로 보���주고 싶을 때

model = lm("tip ~ total_bill + sex", data = tips)
summary(model)