Comparer deux modèles

À l'exercice précédent, vous avez ajusté un modèle avec distance100 et arsenic comme variables explicatives. Dans cet exercice, vous allez analyser l'incidence de chacune des variables ajoutées sur l'ajustement du modèle.

Rappelons que les modèles que vous avez ajustés sont les suivants et ont été préchargés dans l'espace de travail :

model_dist = 'switch ~ distance100'
model_dist_ars = 'switch ~ distance100 + arsenic

Le jeu de données wells a aussi été préchargé dans l'espace de travail.

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Modèles linéaires généralisés en Python

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Instructions de l’exercice

Calculez la différence de déviance lorsque distance100 est ajoutée au modèle nul.
Calculez la différence de déviance lorsque arsenic est ajoutée au modèle qui contient la variable distance100.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute the difference in adding distance100 variable
diff_deviance_distance = ____.____ - ____.____

# Print the computed difference in deviance
print('Adding distance100 to the null model reduces deviance by: ', 
      round(____,3))

# Compute the difference in adding arsenic variable
diff_deviance_arsenic = ____.____ - ____.____

# Print the computed difference in deviance
print('Adding arsenic to the distance model reduced deviance further by: ', 
      round(____,3))

Modifier et exécuter le code