1. 学习
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
Connected

练习

Wald 統計量を計算する

前の演習では width 変数を用いてモデルを当てはめ、説明変数と目的変数の関係を評価しました。この演習では、Wald 統計量を計算して width 変数の有意性を評価します。

また、モデルのサマリでは Wald 統計量は文字 z として表示されます。これは、その統計量の値が標準正規分布に従うことを意味します。Wald 統計量の式を思い出してください。

$$ z=\frac{\hat\beta}{SE} $$

ここで、\(\hat\beta\) は推定係数、\(SE\) はその標準誤差です。

当てはめ済みのモデル crab_GLM とデータセット crab はワークスペースに読み込まれています。

说明

100 XP
  • .params を使ってモデル係数を抽出・表示し、切片と傾きとして保存します。
  • 共分散行列を crab_cov として保存し、表示します。
  • 共分散行列から該当する要素を取り出して、標準誤差 std_error を計算・表示します。
  • Wald 統計量を計算して表示します。