1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Узагальнені лінійні моделі в Python
Connected

Вправа

Оцініть параметр lambda

У відео ви дізналися, як лог-ланка забезпечує лінійну комбінацію в параметрах, що задають модель пуассонівської регресії такого вигляду:

$$ log(\lambda)=\beta_0+\beta_1x_1 $$

Щоб отримати функцію відгуку у термінах lambda, ми піднесли модельну функцію до степеня e та дістали

$$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0 + \beta_1x_1) $$ $$ \lambda=E(y)=exp(\beta_0) \times exp(\beta_1x_1) $$

У цій вправі ви використаєте цю формулу з даними про крабів-підківок, щоб обчислити оцінку середнього \(y\) для ширини самки краба.

Набір даних crab попередньо завантажено в робочий простір.

Інструкції 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Імпортуйте бібліотеку statsmodels.api як sm і glm із statsmodels.formula.api.
  • Навчіть і виведіть на екран модель пуассонівської регресії з sat як відгуком і width як пояснювальною змінною.