Ajuste de modelo passo a passo

Na videoaula, você aprendeu os componentes essenciais para ajustar um GLM em Python usando o pacote statsmodels. Neste exercício, você vai definir os componentes do GLM passo a passo e, por fim, ajustar o modelo chamando o método .fit().

O conjunto de dados que você vai usar trata da contaminação de águas subterrâneas por arsênio em Bangladesh, onde queremos modelar a decisão das famílias de trocar o poço atual.
As colunas no conjunto de dados são:

• switch: 1 se ocorreu a troca do poço atual; 0 caso contrário
• arsenic: Nível de contaminação por arsênio no poço
• distance: Distância até o poço seguro conhecido mais próximo
• education: Anos de escolaridade do responsável pela família

O conjunto de dados wells já foi pré-carregado no ambiente de trabalho.