Negatieve binomiaal fitten

De negatieve binomiale verdeling staat toe dat de variantie groter is dan het gemiddelde, precies wat je in de vorige oefening in je crab-gegevens hebt gemeten. In deze oefening kijk je terug naar de eerdere fit van de Poisson-regressie met de log-koppeling en pas je daarnaast ook een negatief-binomiaalmodel met de log-koppeling toe.

Je onderzoekt hoe de statistische maten zijn veranderd.

Het model crab_pois en de gegevens crab zijn in je werkruimte geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Generalized Linear Models in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Definieer een formule voor het regressiemodel zodat sat wordt voorspeld door width.
Fit de negatieve binomiaal met NegativeBinomial() en sla het model op als crab_NB.
Print de samenvattingen van het Poisson-model crab_pois en het nieuw gefitte negatieve-binomiaalmodel.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Define the formula for the model fit
formula = '____ ~ ____'

# Fit the GLM negative binomial model using log link function
crab_NB = smf.glm(formula = ____, data = ____, 
				  family = ____.____.____).____

# Print Poisson model's summary
print(____.____)

# Print the negative binomial model's summary
print(____.____)

Code bewerken en uitvoeren