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演習

負の二項回帰の当てはめ

負の二項分布は、分散が平均を上回る場合に対応できます。これは前の演習でデータ crab について確認した状況です。この演習では、対数リンク関数を用いたポアソン回帰の以前の当てはめを振り返り、同じく対数リンク関数を用いて負の二項モデルも当てはめます。

統計量がどのように変化するかを確認しましょう。

crab_pois モデルと crab はワークスペースに読み込まれています。

指示

100 XP
  • 回帰モデルの式を、sat を width で予測する形で定義します。
  • NegativeBinomial() を使って負の二項モデルを当てはめ、crab_NB として保存します。
  • ポアソンモデル crab_pois と、新しく当てはめた負の二項モデルのサマリーを表示します。