ПочатиПочніть безкоштовно

Підгонка негативної біноміальної моделі

Негативна біноміальна модель дозволяє дисперсії перевищувати середнє — саме це ви спостерігали в попередній вправі у своїх даних crab. У цій вправі ви нагадаєте собі попередню підгонку Poisson-регресії з лог-ланкою та додатково піджене́те негативну біноміальну модель також із лог-ланкою.

Ви проаналізуєте й побачите, як змінилися статистичні показники.

Модель crab_pois і датафрейм crab уже завантажено у ваш робочий простір.

Ця вправа є частиною курсу

Узагальнені лінійні моделі в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Задайте формулу для регресійної моделі так, щоб sat прогнозувався за width.
  • Підженіть негативну біноміальну модель за допомогою NegativeBinomial() і збережіть її як crab_NB.
  • Виведіть зведення для моделі Poisson crab_pois та щойно підгоненої негативної біноміальної моделі.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(____.____)
Редагувати та запускати код