Vérifier la surdispersion
Dans cet exercice, vous allez vérifier la présence de surdispersion dans le modèle que vous avez ajusté précédemment, soit le modèle de Poisson sur les crabes fer à cheval où vous avez ajusté sat en fonction de width. Rappelez-vous de la vidéo que, pour vérifier une possible surdispersion dans l'ajustement, vous devez calculer ce qui suit
model.pearson_chi2 / model.df_resid
où .pearson_chi2 représente la statistique de Pearson et .df_resid le nombre de degrés de liberté des résidus.
Le modèle crab_pois et le jeu de données crab sont déjà chargés dans l'espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés en Python
Instructions de l’exercice
- Calculez le ratio entre la statistique de Pearson et le nombre de degrés de liberté des résidus pour le modèle de régression de Poisson
crab_pois.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Compute and print the overdispersion approximation
____(____.____ / ____.____)