カテゴリ変数のコーディング
これまでの演習では、連続変数のモデル行列を作成し、変数変換を適用する練習をしました。今回は、カテゴリ変数のコーディング方法を練習します。
カテゴリデータは、異なるグループや要因に応じて関係性を分析・比較する方法を提供します。そのため、基準となる参照グループの選択は重要です。研究内容によっては、デフォルトの参照グループを変更したい場合があります。よくある理由として、係数推定の解釈がその研究にとってより適切で興味深くなることが挙げられます。
この演習では、crab データセットに戻り、color と spine をカテゴリ変数として扱います。
crab データセットはワークスペースにあらかじめ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 function dmatrix
from ____ import ____
# Construct and print model matrix for color as categorical variable
print(____('____', data = ____,
return_type = 'dataframe').head())