Modellare le aste eBay
A volte, modellare un intero insieme di dati suggerisce tendenze che non concordano con i modelli ottenuti su parti separate dello stesso insieme di dati. Questo è noto come paradosso di Simpson. Nel caso più estremo, potresti vedere una pendenza positiva sull’intero insieme di dati e pendenze negative su ogni suo sottoinsieme (o viceversa).
Nei prossimi esercizi, esaminerai le aste eBay dei modelli Palm Pilot M515 PDA.
| variabile | significato |
|---|---|
price |
Prezzo finale di vendita, USD |
openbid |
Offerta iniziale, USD |
auction_type |
Quanto è durata l'asta? |
auctions è disponibile come DataFrame di pandas.
Questo esercizio fa parte del corso
Regressione intermedia con statsmodels in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Take a glimpse at the dataset
print(auctions.info())
# Model price vs. opening bid using auctions
mdl_price_vs_openbid = ____
# See the result
print(mdl_price_vs_openbid.params)