L'effet de la multicolinéarité

À l'aide du jeu de données crab, vous allez analyser les effets de la multicolinéarité. Rappelez-vous que la multicolinéarité peut avoir les effets suivants :

Le coefficient n'est pas significatif, mais la variable est fortement corrélée avec \(y\).
L'ajout ou le retrait d'une variable modifie considérablement les coefficients.
Signe du coefficient non logique.
Forte corrélation par paires entre les variables.

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Modèles linéaires généralisés en Python

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Instructions de l’exercice

Importez les fonctions nécessaires de la bibliothèque statsmodels pour les GLM.
Ajustez un modèle de régression logistique multivariée avec weight et width comme variables explicatives et y comme réponse.
Affichez les résultats du modèle à l'aide de la fonction print().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

# Define model formula
formula = '____ ~ ____'

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

# Print model summary
____(____.____)

Modifier et exécuter le code