Calcularea statisticii Wald

În exercițiul anterior ai ajustat un model cu variabila width și ai evaluat relația dintre variabila explicativă și cea de răspuns. În acest exercițiu vei evalua semnificația variabilei width prin calcularea statisticii Wald.

Observă că în rezumatul modelului, statistica Wald este reprezentată prin litera z, ceea ce indică faptul că valorile statisticii urmează o distribuție normală standard. Reamintește-ți formula statisticii Wald:

$$ z=\frac{\hat\beta}{SE} $$

unde $\hat\beta$ este coeficientul estimat, iar $SE$ este eroarea sa standard.

Modelul ajustat crab_GLM și setul de date crab au fost preîncărcate în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind .params, extrage și afișează coeficienții modelului, salvându-i ca intercept și pantă.
Salvează și afișează matricea de covarianță ca crab_cov.
Calculează și afișează eroarea standard std_error extragând elementul relevant din matricea de covarianță.
Calculează și afișează statistica Wald.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Extract coefficients
intercept, slope = ____.____

# Estimated covariance matrix: crab_cov
____ = crab_GLM.____
print(____)

# Compute standard error (SE): std_error
____ = np.____(____.loc['width', 'width'])
print('SE: ', round(____, 4))

# Compute Wald statistic
wald_stat = ____/____
print('Wald statistic: ', round(____,4))

Editează și rulează codul