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  3. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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演習

カテゴリ型の説明変数による線形回帰

グループごとの平均を計算できて素晴らしいです！前の動画で紹介したとおり、各カテゴリの平均は、カテゴリ変数を1つだけ含む線形回帰モデルの係数にもなります。この演習でそれを確かめます。

カテゴリ型の説明変数で線形回帰を実行するときも、数値型の説明変数のときと同じコードを使えます。ただし、モデルから返される係数の解釈は異なります。ここでは台湾の不動産データセットで線形回帰を実行します。

taiwan_real_estate が利用可能で、ols() 関数も読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
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  • 応答変数に price_twd_msq、説明変数に house_age_years、データセットに taiwan_real_estate を使って線形回帰を実行し当てはめ、mdl_price_vs_age に代入してください。
  • そのパラメータを出力してください。