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Ajuste de un modelo de regresión lineal

Desde 2015 se realiza anualmente una encuesta salarial anónima entre especialistas de TI en Europa. En 2018, cientos de personas voluntarias participaron. En los datos de la encuesta se incluyen los años de experiencia de las personas encuestadas y su salario actual.

Vas a analizar la relación entre estas dos variables para saber si más años de experiencia se traducen en un salario más alto o más bajo.

Tu variable independiente es experience_years y tu variable dependiente es current_salary.

Los datos se han cargado como data, y también statsmodels.api y pandas como sm y pd, respectivamente.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de datos de encuestas en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Define las variables x e y.
  • Añade el término constante.
  • Ejecuta la regresión OLS() y haz .fit() del modelo.
  • Imprime la tabla de resumen.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Define variable, x and y
x = salary_survey.____.____
y = salary_survey.____.____

# Add the constant term
x = ____.____(x)

# Perform .OLS() regression and fit
result = ____.____(y,x).____()

# Print the summary table
print(____.____())
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