Parameterschätzungen extrahieren
Koeffizientenschätzungen sind in einem Regressionsmodell meist von zentralem Interesse. In der vorherigen Übung hast du gelernt, wie du die Ergebnisse des Modell-Fits und damit die Koeffizientenwerte zusammen mit den zugehörigen Statistiken anzeigen kannst. In dieser Übung lernst du, wie du die Koeffizienten aus dem Modellobjekt extrahierst.
Das Attribut .params enthält die Koeffizienten des angepassten Modells, beginnend mit dem Achsenabschnitt (Intercept). Um ein 95-%-Konfidenzintervall für die Koeffizienten zu berechnen, kannst du die Methode .conf_int() des angepassten Modells wells_fit verwenden.
Erinnere dich: Das von dir angepasste Modell wurde als wells_fit gespeichert und ist entsprechend in deinem Workspace geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Generalisierte lineare Modelle in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Speichere die Koeffizienten als
interceptundslopemithilfe des Attributs.params. - Gib den gespeicherten Intercept und die Steigung aus.
- Extrahiere und gib 95-%-Konfidenzintervalle für die Koeffizienten mit
.conf_int()aus.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Extract coefficients from the fitted model wells_fit
intercept, slope = wells_fit.____
# Print coefficients
print('Intercept =', ____)
print('Slope =', ____)
# Extract and print confidence intervals
____(____.____)