Estimează parametrul lambda
În videoclip ai învățat cum funcția de legătură logaritmică asigură combinația liniară a parametrilor care definesc modelul de regresie Poisson, de forma
$$ log(\lambda)=\beta_0+\beta_1x_1 $$
Pentru a obține funcția de răspuns în funcție de lambda, am exponențiat funcția modelului și am obținut
$$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0 + \beta_1x_1) $$ $$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0) \times exp(\beta_1x_1) $$
În acest exercițiu, vei folosi această formulare împreună cu datele despre crabi potcoavă pentru a calcula estimarea mediei \(y\) în funcție de lățimea femelelor de crab.
Setul de date crab este preîncărcat 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.
# Import libraries
import ____.____ as sm
from ____.formula.api import ____
# Fit Poisson regression of sat by width
model = ____('____ ~ ____', data = ____, family = ____.____.____).____
# Display model results
____(model.____)