Ajuster une loi binomiale négative
La binomiale négative permet à la variance d’être supérieure à la moyenne, ce que vous avez observé à l’exercice précédent dans vos données crab. Dans cet exercice, vous allez vous rappeler l’ajustement précédent de la régression de Poisson avec lien logarithmique, puis ajuster en plus un modèle binomial négatif également avec un lien log.
Vous analyserez comment les indicateurs statistiques ont évolué.
Le modèle crab_pois et l’objet crab sont chargés dans votre environnement de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés en Python
Instructions
- Définissez une formule pour le modèle de régression où
satest expliqué parwidth. - Ajustez le modèle binomial négatif avec
NegativeBinomial()et enregistrez-le souscrab_NB. - Affichez les résumés du modèle de Poisson
crab_poiset du nouveau modèle binomial négatif.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Define the formula for the model fit
formula = '____ ~ ____'
# Fit the GLM negative binomial model using log link function
crab_NB = smf.glm(formula = ____, data = ____,
family = ____.____.____).____
# Print Poisson model's summary
print(____.____)
# Print the negative binomial model's summary
print(____.____)