상호작용 항
영상에서는 하나의 연속형 변수와 하나의 범주형 변수가 있을 때 모델 구조에 상호작용을 포함하는 방법을 배웠어요. 이번 연습에서는 두 개의 연속형 변수 사이 상호작용의 효과를 분석해 보겠습니다.
해석을 더 쉽게 하기 위해 원자료 대신 중심화한 변수를 사용합니다. 즉, 연구 맥락에서 논리적이지 않을 수 있는 0이 아니라 평균값 수준에서 계수 효과를 해석하려는 목적이에요. 다시 말해, arsenic이나 distance100 변수를 0이라고 가정해 모델을 해석하지 않으려는 겁니다.
모델 'switch ~ distance100 + arsenic'은 워크스페이스에 model_dist_ars로 미리 적재되어 있습니다.
또한 wells 데이터셋도 미리 적재되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Generalized Linear Models
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import libraries
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import glm
# Fit GLM and print model summary
model_int = ____('____ ~ ____(____) + ____(____) + ____(____):____(____)',
data = ____, family = ____).____
# View model results
print(____.____)