MulaiMulai sekarang secara gratis

Membangun model regresi linear

Sejak 2015, survei gaji anonim telah dilakukan setiap tahun di kalangan spesialis TI Eropa. Pada 2018, ratusan responden berpartisipasi secara sukarela. Dalam data survei tersebut terdapat jumlah tahun pengalaman yang dimiliki responden dan gaji mereka saat ini.

Anda akan menganalisis hubungan antara kedua variabel ini untuk mengetahui apakah lebih banyak tahun pengalaman berpengaruh pada gaji yang lebih tinggi atau lebih rendah.

Variabel independen Anda adalah experience_years, dan variabel dependen Anda adalah current_salary.

Data telah dimuat untuk Anda sebagai data, bersama dengan statsmodels.api dan pandas, masing-masing sebagai sm dan pd.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Menganalisis Data Survei di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Definisikan variabel x dan y.
  • Tambahkan suku konstanta.
  • Jalankan regresi OLS() dan .fit() modelnya.
  • Cetak tabel ringkasan.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Define variable, x and y
x = salary_survey.____.____
y = salary_survey.____.____

# Add the constant term
x = ____.____(x)

# Perform .OLS() regression and fit
result = ____.____(y,x).____()

# Print the summary table
print(____.____())
Edit dan Jalankan Kode