개발자를 위한 필수 수학

205

5

장

선형 회귀

관계에 대한 개념이 없기 때문에 (소의 형태가 ‘소’라는 레이블로 이어져야 하지만) 관심 대상이 아닌 상관관

계에 빠져들게 됩니다.

5.9

추정 표준 오차

선형 회귀의 전체 오차를 측정하는 한 가지 방법은 제곱 오차 합

sum

of

squared

error

(

SSE

)입니다.

앞서 각 잔차를 제곱하고 합산하는 방법을 배웠습니다. 만약

y

^

이 직선으로 예측한 값이고

y

가

데이터의 각 실젯값을 나타내는 경우,

SSE

는 다음과 같이 계산합니다.

2

ˆ

= ( )SSE y y−

∑

하지만 제곱한 값은 이해하기 어렵기 때문에 제곱근을 사용해 원래 단위로 다시 조정할 수 있

습니다. 또한 이 값을 평균하면

추정 표준 오차

standard

error

of

the

estimate

(

S

e

)가 됩니다.

n

이 데이터

포인트 개수라 할 때 파이썬에서 추정 표준 오차

S

e

를 계산하는 방법은 [예제

5

-

19

]와 같습니다.

2

ˆ

()

2

e

yy

S

n

−

=

−

∑

예제

5-19

추정 표준 오차 계산하기

import

pandas

as

pd

from

math

import

sqrt

# 데이터를 로드합니다.

points

=

list(pd.read_csv('https://bit.ly/2KF29Bd',

delimiter=",").itertuples())

n

=

len(points)

# 모델 파라미터를