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 alors que la variable est fortement corrélée à \(y\).
L’ajout ou la suppression d’une variable modifie fortement les coefficients.
Signe du coefficient non logique.
Les variables présentent une forte corrélation par paires.

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Modèles linéaires généralisés en Python

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Instructions

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 variable réponse.
Affichez les résultats du modèle avec la fonction print().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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