Taxa de variação na probabilidade
Para o conjunto de dados wells, você já ajustou um modelo de regressão logística com a fórmula switch ~ distance100, obtendo o seguinte ajuste
$$
log(\frac{\mu}{1-\mu}) = 0.6060 - 0.6219\times distance100
$$
Neste exercício, você vai usar esse modelo para entender como a probabilidade estimada muda em um certo valor de distance100, digamos 1.5, como mostrado na figura abaixo.

Lembre-se das fórmulas para o logito inverso (probabilidade)
$$ \mu = \frac{exp(\beta_0+\beta_1x_1)}{1+exp(\beta_0+\beta_1x_1)} $$
e da inclinação da reta tangente do ajuste do modelo no ponto \(x\):
$$ \beta*\mu(1-\mu) $$
O conjunto de dados wells e o modelo wells_GLM estão carregados no espaço de trabalho.
Este exercício faz parte do curso
Modelos Lineares Generalizados em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Define x at 1.5
x = ____
# Extract intercept & slope from the fitted model
intercept, slope = ____.____