Отримання оцінок параметрів

Оцінки коефіцієнтів зазвичай є основним предметом інтересу в моделі регресії. У попередній вправі ви навчилися переглядати результати підгонки моделі, а отже й значення коефіцієнтів разом із відповідними статистиками. У цій вправі ви дізнаєтеся, як отримати коефіцієнти з об'єкта моделі.

Атрибут .params містить коефіцієнти підгінової моделі, починаючи зі значення вільного члена (intercept). Щоб обчислити 95% довірчий інтервал для коефіцієнтів, можна використати метод .conf_int() підгінової моделі wells_fit.

Нагадаємо, що модель, яку ви підганяли, збережено як wells_fit, і її завантажено у ваш робочий простір.

Ця вправа є частиною курсу

Узагальнені лінійні моделі в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Збережіть коефіцієнти як intercept і slope, використавши атрибут .params.
Виведіть збережені intercept і slope.
Отримайте та виведіть 95% довірчі інтервали для коефіцієнтів за допомогою .conf_int().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

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

# Extract and print confidence intervals
____(____.____)

Редагувати та запускати код