El efecto de la multicolinealidad

Usando el conjunto de datos crab analizarás los efectos de la multicolinealidad. Recuerda que la multicolinealidad puede tener los siguientes efectos:

El coeficiente no es significativo, pero la variable está muy correlacionada con \(y\).
Al añadir o eliminar una variable, los coeficientes cambian de forma notable.
Signo del coeficiente no lógico.
Las variables tienen una correlación por pares alta.

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Modelos lineales generalizados en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa las funciones necesarias de la biblioteca statsmodels para GLM.
Ajusta un modelo de regresión logística multivariante con weight y width como variables explicativas y y como variable respuesta.
Visualiza los resultados del modelo usando la función print().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import statsmodels
import ____.____ as sm
from ____.____.____ import glm

# Define model formula
formula = '____ ~ ____'

# Fit GLM
model = glm(____, ____ = ____, ____ = sm.____.____).____

# Print model summary
____(____.____)

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