2つのモデルを比較する
前の演習で、説明変数として distance100 と arsenic を用いたモデルを当てはめました。この演習では、各追加変数がモデル適合に与える影響を分析します。
当てはめたモデルは次のとおりで、すでにワークスペースに読み込まれています。
model_dist = 'switch ~ distance100'model_dist_ars = 'switch ~ distance100 + arsenic
データセット wells もワークスペースに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
演習の手順
- ヌルモデルに
distance100を追加したときの逸脱度の差を計算してください。 distance100を含むモデルにarsenicを追加したときの逸脱度の差を計算してください。
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。
# Compute the difference in adding distance100 variable
diff_deviance_distance = ____.____ - ____.____
# Print the computed difference in deviance
print('Adding distance100 to the null model reduces deviance by: ',
round(____,3))
# Compute the difference in adding arsenic variable
diff_deviance_arsenic = ____.____ - ____.____
# Print the computed difference in deviance
print('Adding arsenic to the distance model reduced deviance further by: ',
round(____,3))