НачатьНачать бесплатно

Извлечение оценок параметров

Оценки коэффициентов, как правило, представляют главный интерес при анализе регрессионной модели. В предыдущем упражнении вы научились просматривать результаты подбора модели, в том числе значения коэффициентов и соответствующие им статистики. В этом упражнении вы узнаете, как извлечь коэффициенты из объекта модели.

Атрибут .params содержит коэффициенты подобранной модели, начиная со значения свободного члена. Чтобы вычислить 95%-й доверительный интервал для коэффициентов, используйте метод .conf_int() подобранной модели wells_fit.

Напомним, что подобранная модель сохранена в переменной wells_fit и доступна в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Обобщённые линейные модели в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Сохраните коэффициенты как intercept и slope, используя атрибут .params.
  • Выведите на экран сохранённые свободный член и угловой коэффициент.
  • Извлеките и выведите 95%-е доверительные интервалы для коэффициентов с помощью .conf_int().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Extract coefficients from the fitted model wells_fit
intercept, slope = wells_fit.____

# Print coefficients
print('Intercept =', ____)
print('Slope =', ____)

# Extract and print confidence intervals
____(____.____)
Редактировать и запускать код