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  3. Python으로 배우는 Generalized Linear Models
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모수 lambda 추정하기

영상에서 포아송 회귀 모형은 다음과 같이 모수의 선형결합을 제공하는 로그 연결 함수로 정의된다는 것을 배웠습니다.

$$ log(\lambda)=\beta_0+\beta_1x_1 $$

람다에 대한 반응 함수를 얻기 위해 모형 함수를 지수화하면 다음과 같습니다.

$$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0 + \beta_1x_1) $$ $$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0) \times exp(\beta_1x_1) $$

이 연습 문제에서는 말굽게(crab) 데이터셋을 사용해, 암컷 게의 너비에 대한 평균 $y$의 추정치를 계산해 보겠습니다.

데이터셋 crab은 워크스페이스에 미리 로드되어 있습니다.

Instrucțiuni 1 / 2

undefined XP
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  • statsmodels.api 라이브러리를 sm으로, 그리고 statsmodels.formula.api에서 glm을 임포트하세요.
  • 반응 변수로 sat, 설명 변수로 width를 사용해 포아송 회귀 모형을 적합하고 출력하세요.