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。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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。
# Create the model, fit it
mdl_price_vs_age = ____(____, data=____).____
# Print the parameters of the fitted model
print(____.____)