เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การ Fit โมเดล Negative Binomial

Negative Binomial ช่วยให้ค่าความแปรปรวนสามารถเกินค่าเฉลี่ยได้ ซึ่งตรงกับสิ่งที่วัดได้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าจากข้อมูล crab ในแบบฝึกหัดนี้ จะทบทวนการ fit โมเดล Poisson regression โดยใช้ log link function จากนั้น fit โมเดล Negative Binomial ด้วย log link function เช่นกัน

จากนั้นจะวิเคราะห์และดูว่าค่าสถิติต่าง ๆ เปลี่ยนแปลงไปอย่างไร

โมเดล crab_pois และข้อมูล crab ถูกโหลดไว้ใน workspace แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Generalized Linear Models ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดสูตร (formula) สำหรับโมเดลการถดถอยโดยให้ sat ถูกทำนายด้วย width
  • Fit โมเดล Negative Binomial โดยใช้ NegativeBinomial() และบันทึกโมเดลเป็น crab_NB
  • แสดงผลสรุปของโมเดล Poisson crab_pois และโมเดล Negative Binomial ที่เพิ่งสร้างขึ้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Define the formula for the model fit
formula = '____ ~ ____'

# Fit the GLM negative binomial model using log link function
crab_NB = smf.glm(formula = ____, data = ____, 
				  family = ____.____.____).____

# Print Poisson model's summary
print(____.____)

# Print the negative binomial model's summary
print(____.____)
แก้ไขและรันโค้ด