Modellanpassung Schritt für Schritt
In der Videovorlesung hast du die zentralen Bausteine kennengelernt, um mit dem statsmodels-Paket ein GLM in Python zu fitten. In dieser Übung definierst du die Komponenten des GLM Schritt für Schritt und passt das Modell schließlich mit der Methode .fit() an.
Der Datensatz bezieht sich auf die Kontamination von Grundwasser mit Arsen in Bangladesch. Wir möchten die Haushaltsentscheidung modellieren, den aktuellen Brunnen zu wechseln.
Die Spalten im Datensatz sind:
switch: 1, wenn ein Wechsel des aktuellen Brunnens erfolgte; 0 sonstarsenic: Der Grad der Arsenbelastung im Brunnendistance: Entfernung zum nächstgelegenen bekannten sicheren Brunneneducation: Schuljahre der haushaltsvorstehenden Person
Der Datensatz wells wurde bereits in den Workspace geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Generalisierte lineare Modelle in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Define the formula the the logistic model
model_formula = '____ ~ ____'