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.
Ця вправа є частиною курсу
Узагальнені лінійні моделі в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import libraries
import ____.____ as sm
from ____.formula.api import ____
# Fit Poisson regression of sat by width
model = ____('____ ~ ____', data = ____, family = ____.____.____).____
# Display model results
____(model.____)