Rata de variație a probabilității
Pentru setul de date wells, ai ajustat deja un model de regresie logistică cu formula switch ~ distance100, obținând următorul rezultat:
$$
log(\frac{\mu}{1-\mu}) = 0.6060 - 0.6219\times distance100
$$
În acest exercițiu vei folosi acel model pentru a înțelege cum se modifică probabilitatea estimată la o anumită valoare a lui distance100, de exemplu 1,5, așa cum este ilustrat în figura de mai jos.
Reamintește-ți formulele pentru inversa logit (probabilitatea)
$$ \mu = \frac{exp(\beta_0+\beta_1x_1)}{1+exp(\beta_0+\beta_1x_1)} $$
și panta tangentei la curba modelului în punctul \(x\):
$$ \beta*\mu(1-\mu) $$
Setul de date wells și modelul wells_GLM sunt încărcate în spațiul de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele Liniare Generalizate în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Define x at 1.5
x = ____
# Extract intercept & slope from the fitted model
intercept, slope = ____.____