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
Modèles linéaires généralisés en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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
____(____.____)