줄리아에서 회귀분석 하는 법
개요
줄리아에서 회귀분석을 하기 위한 GLM.jl
패키지를 간략하게 소개한다1. R에서의 인터페이스와 얼마나 흡사한지 강조하기 위해 세세한 설명은 생략한다.
코드
줄리아
using GLM, RDatasets
faithful = dataset("datasets", "faithful")
out1 = lm(@formula(Waiting ~ Eruptions), faithful)
위 코드를 실행한 결과는 다음과 같다.
julia> out1 = lm(@formula(Waiting ~ Eruptions), faithful)
StatsModels.TableRegressionModel{LinearModel{GLM.LmResp{Vector{Float64}}, GLM.DensePredChol{Float64, LinearAlgebra.CholeskyPivoted{Float64, Matrix{Float64}}}}, Matrix{Float64}}
Waiting ~ 1 + Eruptions
Coefficients:
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Coef. Std. Error t Pr(>|t|) Lower 95% Upper 95%
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(Intercept) 33.4744 1.15487 28.99 <1e-84 31.2007 35.7481
Eruptions 10.7296 0.314753 34.09 <1e-99 10.11 11.3493
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R 에서 회귀분석한 결과와 비교해 보아라.
R과의 비교
out1<-lm(waiting~eruptions,data=faithful); summary(out1)
out1 = lm(@formula(Waiting ~ Eruptions), faithful)
위는 R 코드고, 아래는 줄리아 코드다. 변수를 넣기 위해 @formula
매크로를 사용했고, 그를 통해 R의 컨벤션을 거의 완벽하게 재현했음을 알 수 있다.
환경
- OS: Windows
- julia: v1.7.0
- GLM v1.8.0