Porównanie dwóch modeli

W poprzednim ćwiczeniu dopasowano model z distance100 i arsenic jako zmiennymi objaśniającymi. W tym ćwiczeniu przeanalizujesz wpływ każdej z dodanych zmiennych na dopasowanie modelu.

Przypomnienie: dopasowane modele są następujące i zostały wczytane do środowiska:

model_dist = 'switch ~ distance100'
model_dist_ars = 'switch ~ distance100 + arsenic

Zbiór danych wells również został wczytany do środowiska.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uogólnione modele liniowe w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Oblicz różnicę w dewiantacji po dodaniu distance100 do modelu zerowego.
Oblicz różnicę w dewiantacji po dodaniu arsenic do modelu zawierającego zmienną distance100.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Compute the difference in adding distance100 variable
diff_deviance_distance = ____.____ - ____.____

# Print the computed difference in deviance
print('Adding distance100 to the null model reduces deviance by: ', 
      round(____,3))

# Compute the difference in adding arsenic variable
diff_deviance_arsenic = ____.____ - ____.____

# Print the computed difference in deviance
print('Adding arsenic to the distance model reduced deviance further by: ', 
      round(____,3))

Edytuj i uruchom kod