เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้น

มีการสำรวจเงินเดือนแบบไม่ระบุตัวตนในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีในยุโรปทุกปีนับตั้งแต่ปี 2015 โดยในปี 2018 มีผู้ตอบแบบสอบถามหลายร้อยคนที่สมัครใจเข้าร่วม ข้อมูลการสำรวจประกอบด้วยจำนวนปีของประสบการณ์และเงินเดือนปัจจุบันของผู้ตอบแบบสอบถาม

จะได้วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองนี้ เพื่อหาว่าประสบการณ์ที่มากขึ้นส่งผลให้เงินเดือนสูงขึ้นหรือต่ำลง

ตัวแปรอิสระคือ experience_years และตัวแปรตามคือ current_salary

โหลดข้อมูลไว้ให้แล้วในชื่อ data พร้อมกับ statsmodels.api และ pandas ในชื่อ sm และ pd ตามลำดับ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดตัวแปร x และ y
  • เพิ่มค่าคงที่ (constant term)
  • ทำการถดถอยด้วย OLS() แล้วเรียก .fit() เพื่อสร้างโมเดล
  • แสดงตารางสรุปผล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Define variable, x and y
x = salary_survey.____.____
y = salary_survey.____.____

# Add the constant term
x = ____.____(x)

# Perform .OLS() regression and fit
result = ____.____(y,x).____()

# Print the summary table
print(____.____())
แก้ไขและรันโค้ด