पैरामीटर lambda का अनुमान लगाएँ
वीडियो में आपने सीखा कि log लिंक फंक्शन, पैरामीटर्स के रैखिक संयोजन को सक्षम करता है और इस रूप के Poisson regression मॉडल को परिभाषित करता है:
$$ log(\lambda)=\beta_0+\beta_1x_1 $$
lambda के संदर्भ में response function पाने के लिए हमने मॉडल फंक्शन का exponentiation किया और प्राप्त किया:
$$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0 + \beta_1x_1) $$ $$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0) \times exp(\beta_1x_1) $$
इस अभ्यास में, आप horseshoe crab डेटा का उपयोग करके, female crab की चौड़ाई के लिए औसत \(y\) का अनुमान निकालेंगे।
डेटासेट crab वर्कस्पेस में पहले से लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Generalized Linear Models
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import libraries
import ____.____ as sm
from ____.formula.api import ____
# Fit Poisson regression of sat by width
model = ____('____ ~ ____', data = ____, family = ____.____.____).____
# Display model results
____(model.____)