Odhadni parametr lambda
Ve videu sis ukázal/a, jak log-linková funkce zajišťuje lineární kombinaci parametrů definujících Poissonův regresní model ve tvaru
$$ log(\lambda)=\beta_0+\beta_1x_1 $$
Abychom získali responzní funkci vyjádřenou pomocí lambda, exponenciujeme funkci modelu:
$$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0 + \beta_1x_1) $$ $$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0) \times exp(\beta_1x_1) $$
V tomto cvičení použiješ toto vyjádření s daty o podkovkovitých krabech a vypočítáš odhad střední hodnoty \(y\) pro šířku samice kraba.
Dataset crab je předem načtený v pracovním prostředí.
Toto cvičení je součástí kurzu
Zobecněné lineární modely v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import libraries
import ____.____ as sm
from ____.formula.api import ____
# Fit Poisson regression of sat by width
model = ____('____ ~ ____', data = ____, family = ____.____.____).____
# Display model results
____(model.____)