多重共線性の影響
crab データセットを使って多重共線性の影響を分析します。多重共線性には次のような影響があることを思い出してください。
- 係数は有意でないのに、その変数は \(y\) と強く相関している。
- 変数の追加・削除で係数が大きく変化する。
- 係数の符号が論理的でない。
- 変数間のペア相関が高い。
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
演習の手順
- GLM 用に
statsmodelsライブラリから必要な関数をインポートします。 - 説明変数に
weightとwidth、応答にyを用いて、多変量ロジスティック回帰モデルを当てはめます。 print()関数でモデル結果を表示します。
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 statsmodels
import ____.____ as sm
from ____.____.____ import glm
# Define model formula
formula = '____ ~ ____'
# Fit GLM
model = glm(____, ____ = ____, ____ = sm.____.____).____
# Print model summary
____(____.____)