Các hạng tương tác
Trong video, bạn đã học cách đưa các tương tác vào cấu trúc mô hình khi có một biến liên tục và một biến phân loại. Trong bài tập này, bạn sẽ phân tích tác động của tương tác giữa hai biến liên tục.
Bạn sẽ dùng các biến đã được chuẩn tâm thay vì giá trị gốc để dễ diễn giải hệ số hơn, tức là dựa trên mức giá trị trung bình thay vì 0, vì 0 có thể không hợp lý trong nghiên cứu này. Nói cách khác, chúng ta không muốn diễn giải mô hình bằng cách giả định 0 cho các biến arsenic hoặc distance100.
Mô hình 'switch ~ distance100 + arsenic' đã được nạp sẵn dưới tên model_dist_ars trong không gian làm việc.
Bộ dữ liệu wells cũng đã được nạp sẵn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import libraries
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import glm
# Fit GLM and print model summary
model_int = ____('____ ~ ____(____) + ____(____) + ____(____):____(____)',
data = ____, family = ____).____
# View model results
print(____.____)