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  3. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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演習

ols() を使った線形回帰

sns.regplot() は線形回帰のトレンドラインを表示できますが、切片や傾きを変数として取得したり、モデルの結果を変数として扱うことはできません。つまり、状況によっては自分で線形回帰を実行する必要があります。

最初のモデルを実行してみましょう！

taiwan_real_estate が利用可能です。TWD は台湾ドルの略です。

さらに、この演習およびコースの残り全体で、次のパッケージが必要に応じてインポートされ、エイリアスが設定されます： matplotlib.pyplot は plt、seaborn は sns、そして pandas は pd です。

指示1 / 3

undefined XP
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  • statsmodels.formula.api パッケージから ols() 関数をインポートします。
  • 応答変数を price_twd_msq、説明変数を n_convenience、データセットを taiwan_real_estate として線形回帰を実行し、モデル名を mdl_price_vs_conv とします。
  • モデルを当てはめます。
  • 当てはめたモデルのパラメータを出力します。