O efeito da multicolinearidade

Usando o conjunto de dados crab, você vai analisar os efeitos da multicolinearidade. Lembre que a multicolinearidade pode ter os seguintes efeitos:

O coeficiente não é significativo, mas a variável é altamente correlacionada com \(y\).
Adicionar/remover uma variável muda significativamente os coeficientes.
Sinal do coeficiente não é lógico.
As variáveis têm alta correlação par-a-par.

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Modelos Lineares Generalizados em Python

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Instruções do exercício

Importe as funções necessárias da biblioteca statsmodels para GLMs.
Ajuste um modelo de regressão logística multivariado com weight e width como variáveis explicativas e y como resposta.
Veja os resultados do modelo usando a função print().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import statsmodels
import ____.____ as sm
from ____.____.____ import glm

# Define model formula
formula = '____ ~ ____'

# Fit GLM
model = glm(____, ____ = ____, ____ = sm.____.____).____

# Print model summary
____(____.____)

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