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  3. Pythonで学ぶ一般化線形モデル
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연습 문제

モデルの当てはまりを確認する

ビデオでは、wells データに追加の変数を加えることでモデルの当てはまりが改善する例を分析しました。引き続きこのデータセットを使って、モデルの複雑さをさらに高めたときに、逸脱度（deviance）と当てはまりがどう変化するかを確認します。

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。

지침

100 XP
  • 応答変数を switch、説明変数を distance100 と arsenic として、ロジスティック回帰モデルを当てはめます。
  • 切片のみのモデルと、すべての変数を含むモデルの逸脱度（deviance）の差を計算します。
  • 計算した差を出力します。