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  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
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연습 문제

確率の変化率

wells データセットについて、すでにロジスティック回帰モデル switch ~ distance100 を当てはめており、次の推定結果を得ています。 $$ log(\frac{\mu}{1-\mu}) = 0.6060 - 0.6219\times distance100 $$

この演習では、このモデルを使って、図に示すように distance100 が 1.5 のときに推定確率がどのように変化するかを理解します。

逆ロジット（確率）の公式を思い出してください。

$$ \mu = \frac{exp(\beta_0+\beta_1x_1)}{1+exp(\beta_0+\beta_1x_1)} $$

また、点 \(x\) におけるモデル当てはめの接線の傾きは次の通りです。

$$ \beta*\mu(1-\mu) $$

データセット wells とモデル wells_GLM はワークスペースに読み込まれています。

지침 1/3

undefined XP
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  • x を distance100 の値 1.5 に設定します。
  • モデル係数を取り出し、それぞれ intercept（切片）と slope（傾き）として保存します。