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線形回帰モデルを当てはめる

2015 年以降、欧州の IT スペシャリストを対象に無記名の給与調査が毎年実施されています。2018 年には数百人がボランティアとして参加しました。 この調査データには、回答者の実務経験年数と現在の給与が含まれています。

これら 2 つの変数の関係を分析し、経験年数が増えると給与が高くなるのか低くなるのかを確認します。

独立変数は experience_years、従属変数は current_salary です。

データは data として、statsmodels.api と pandas はそれぞれ sm と pd として読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶアンケートデータ分析

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演習の手順

  • 変数 x と y を定義します。
  • 切片（定数項）を追加します。
  • OLS() 回帰を実行し、.fit() でモデルを当てはめます。
  • サマリーテーブルを表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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(____.____())
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