拟合负二项分布模型
负二项分布允许方差大于均值，这正是您在上一个练习中对数据 crab 的测量结果。本练习中，您将回顾之前使用对数链接函数拟合的 Poisson 回归，并额外使用同样的对数链接函数拟合负二项模型。
您将分析并观察统计量发生了怎样的变化。
模型 crab_pois 和数据 crab 已加载到您的工作区。
本练习是课程的一部分
Python 中的广义线性模型
练习说明
- 为回归模型定义公式，使
sat由width预测。 - 使用
NegativeBinomial()拟合负二项模型，并将模型保存为crab_NB。 - 打印 Poisson 模型
crab_pois和新拟合的负二项模型的摘要。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(____.____)