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  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
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Übung

ロジスティック回帰を適合させる

この演習では、バングラデシュの地下水のヒ素汚染に関する研究データを引き続き使います。井戸に含まれるヒ素の量に応じて、現在の井戸から別の井戸に「乗り換える」確率をモデル化します。

データセットの構造を思い出してください：

データセット wells はワークスペースにあらかじめ読み込まれています。

Anleitung

100 XP
  • statsmodels と glm をインポートします。
  • glm() を使い、switch を arsenic で予測するロジスティック回帰モデルを適合させます。
  • .summary() を使ってモデルのサマリーを表示します。