Termeni de interacțiune
În video ai aflat cum să incluzi interacțiunile în structura modelului atunci când avem o variabilă continuă și una categorică. În acest exercițiu vei analiza efectele interacțiunii dintre două variabile continue.
Vei folosi variabile centrate în loc de valorile originale, pentru a putea interpreta mai ușor efectele coeficienților – adică pornind de la nivelul valorilor medii, nu de la 0, care poate fi lipsit de sens în contextul studiului. Cu alte cuvinte, nu vrem să interpretăm modelul presupunând valoarea 0 pentru variabilele arsenic sau distance100.
Modelul 'switch ~ distance100 + arsenic' a fost preîncărcat ca model_dist_ars în spațiul de lucru.
De asemenea, setul de date wells este preîncărcat.
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 statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import glm
# Fit GLM and print model summary
model_int = ____('____ ~ ____(____) + ____(____) + ____(____):____(____)',
data = ____, family = ____).____
# View model results
print(____.____)