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Ajustando um modelo de regressão linear

Uma pesquisa salarial anônima é realizada anualmente desde 2015 entre especialistas de TI na Europa. Em 2018, centenas de participantes se voluntariaram. Nos dados da pesquisa, estão incluídos o número de anos de experiência dos respondentes e o salário atual.

Você vai analisar a relação entre essas duas variáveis para descobrir se mais anos de experiência resultam em salário maior ou menor.

Sua variável independente é experience_years, e sua variável dependente é current_salary.

Os dados foram carregados para você como data, juntamente com statsmodels.api e pandas, como sm e pd, respectivamente.

Este exercício faz parte do curso

Análise de dados de pesquisa em Python

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Instruções do exercício

  • Defina as variáveis x e y.
  • Adicione o termo constante.
  • Execute a regressão OLS() e .fit() no modelo.
  • Imprima a tabela de resumo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Define variable, x and y
x = salary_survey.____.____
y = salary_survey.____.____

# Add the constant term
x = ____.____(x)

# Perform .OLS() regression and fit
result = ____.____(y,x).____()

# Print the summary table
print(____.____())
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