統計的有意性
ビデオでは、weight を使って y を予測することで、horseshoe crab（カブトガニ）のモデルを分析しました。この演習では、説明変数を width に変えて、推定係数の有意性を評価します。
係数は、モデル化しようとしている関係の有意性を判断する助けになります。係数が正なら、予測子が大きくなるほど事象の確率は高くなり、負ならその逆です。
データセット crab はワークスペースに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ一般化線形モデル
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。
# Import libraries and th glm function
import ____.api as sm
from ____.____.api import ____
# Fit logistic regression and save as crab_GLM
crab_GLM = ____('____ ~ ____', data = ____, family = sm.families.____).____
# Print model summary
____(____.____)