Dopasowywanie ujemnego rozkładu dwumianowego

Ujemny rozkład dwumianowy pozwala, by wariancja przekraczała średnią – dokładnie tę właściwość zmierzono w poprzednim ćwiczeniu na zbiorze danych crab. W tym ćwiczeniu przypomnisz poprzednie dopasowanie regresji Poissona z funkcją łączącą log, a następnie dopasujesz model ujemnego rozkładu dwumianowego, również z funkcją łączącą log.

Przeanalizujesz dane i zobaczysz, jak zmieniły się miary statystyczne.

Model crab_pois oraz zbiór danych crab są już wczytane do twojego środowiska.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uogólnione modele liniowe w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Zdefiniuj formułę modelu regresji tak, aby zmienna sat była przewidywana na podstawie width.
Dopasuj model ujemnego rozkładu dwumianowego, używając NegativeBinomial(), i zapisz go jako crab_NB.
Wyświetl podsumowania modelu Poissona crab_pois oraz nowo dopasowanego modelu ujemnego rozkładu dwumianowego.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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(____.____)

Edytuj i uruchom kod