1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Zobecněné lineární modely v Pythonu
Connected

cvičení

Výpočet Waldovy statistiky

V předchozím cvičení jsi natrénoval/a model s proměnnou width a posoudil/a vztah mezi vysvětlující a odezvovou proměnnou. V tomto cvičení otestujeme, zda je proměnná width statisticky významná – a to pomocí Waldovy statistiky.

Všimni si, že v přehledu modelu je Waldova statistika označena písmenem z, což naznačuje, že hodnota statistiky sleduje standardní normální rozdělení. Připomeň si vzorec pro Waldovu statistiku:

$$ z=\frac{\hat\beta}{SE} $$

kde \(\hat\beta\) je odhadovaný koeficient a \(SE\) jeho směrodatná odchylka.

Natrénovaný model crab_GLM a datová sada crab jsou v prostředí již načteny.

Pokyny

100 XP
  • Pomocí .params extrahuj koeficienty modelu, vypiš je a ulož jako intercept a sklon.
  • Ulož kovarianční matici jako crab_cov a vypiš ji.
  • Vypočítej a vypiš směrodatnou odchylku std_error – extrahuj příslušný prvek z kovarianční matice.
  • Vypočítej a vypiš Waldovu statistiku.