パラメータ推定値の抽出
回帰モデルでは、一般的に係数の推定値が主な関心事です。前の演習では、モデル適合の結果を確認し、係数値とそれに対応する統計量を確認する方法を学びました。この演習では、モデルオブジェクトから係数を取り出す方法を学びます。
.params 属性には、適合済みモデルの係数（最初に切片）が含まれます。係数の95%信頼区間を計算するには、適合済みモデル wells_fit のメソッド .conf_int() を使います。
適合したモデルは wells_fit として保存され、すでにワークスペースに読み込まれていることを思い出してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ一般化線形モデル
演習の手順
.params属性を使って、係数をinterceptとslopeに保存します。- 保存した切片と傾きを表示します。
.conf_int()を使って係数の95%信頼区間を抽出し、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。
# Extract coefficients from the fitted model wells_fit
intercept, slope = wells_fit.____
# Print coefficients
print('Intercept =', ____)
print('Slope =', ____)
# Extract and print confidence intervals
____(____.____)