檢查模型擬合度
在影片中，你用 wells 資料分析了：加入額外變數後，模型擬合度如何改善。延續同一資料集，你將觀察當模型複雜度再提升時，對離差（deviance）與模型擬合度會造成哪些影響。
wells 資料集已預先載入到工作區。
本練習屬於課程
Generalized Linear Models in Python
練習說明
- 配適一個以
switch為應變數、distance100與arsenic為解釋變數的羅吉斯迴歸模型。 - 計算「只有截距的模型」與「包含所有變數的模型」之間的離差差值。
- 列印計算出的差值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import statsmodels
import ____.____ as sm
from ____.____.____ import glm
# Define model formula
formula = '____ ~ ____'
# Fit GLM
model_dist_ars = glm(____, ____ = ____, ____ = sm.____.____).____
# Compare deviance of null and residual model
diff_deviance = ____.____ - ____.____
# Print the computed difference in deviance
____(____)