Sprawdzanie nadmiernego rozproszenia
W tym ćwiczeniu sprawdzisz, czy w dopasowanym wcześniej modelu występuje nadmierne rozproszenie (overdispersion). Chodzi o model Poissona dla krabów podkowianych, w którym zmienna sat była modelowana w zależności od width. Przypomnij sobie z lekcji wideo, że aby wykryć potencjalne nadmierne rozproszenie w dopasowanym modelu, należy obliczyć następującą wartość:
model.pearson_chi2 / model.df_resid
gdzie .pearson_chi2 oznacza statystykę Pearsona, a .df_resid – liczbę stopni swobody reszt.
Model crab_pois oraz zbiór danych crab są już wczytane do środowiska pracy.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uogólnione modele liniowe w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Oblicz iloraz statystyki Pearsona i liczby stopni swobody reszt dla modelu regresji Poissona
crab_pois.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Compute and print the overdispersion approximation
____(____.____ / ____.____)