Signification statistique
Dans la vidéo, nous avons analysé le modèle sur les crabes fer à cheval en prédisant y avec weight. Dans cet exercice, vous allez évaluer la significativité des coefficients estimés, mais en utilisant cette fois width comme variable explicative.
Rappelez-vous que les coefficients nous aident à déterminer la significativité de la relation que nous cherchons à modéliser : un signe positif augmente la probabilité de l’événement lorsque le prédicteur augmente, et inversement.
Le jeu de données crab est chargé dans l’espace de travail.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Modèles linéaires généralisés en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import libraries and th glm function
import ____.api as sm
from ____.____.api import ____
# Fit logistic regression and save as crab_GLM
crab_GLM = ____('____ ~ ____', data = ____, family = sm.families.____).____
# Print model summary
____(____.____)