Um modelo com interação
Regressão Intermediária com statsmodels em Python
Maarten Van den Broeck
Content Developer at DataCamp
O que é uma interação?
No conjunto de dados de peixes
- Espécies diferentes têm razões distintas de massa por comprimento.
- O efeito do comprimento na massa esperada varia entre as espécies.
De forma geral
O efeito de uma variável explicativa na resposta esperada muda conforme o valor de outra variável explicativa.
Especificando interações
Sem interações
response ~ explntry1 + explntry2
Com interações (implícita)
response_var ~ explntry1 * explntry2
Com interações (explícita)
response ~ explntry1 + explntry2 + explntry1:explntry2
Sem interações
mass_g ~ length_cm + species
Com interações (implícita)
mass_g ~ length_cm * species
Com interações (explícita)
mass_g ~ length_cm + species + length_cm:species
Executando o modelo
mdl_mass_vs_both = ols("mass_g ~ length_cm * species", data=fish).fit()
print(mdl_mass_vs_both.params)
Intercept -1035.3476
species[T.Perch] 416.1725
species[T.Pike] -505.4767
species[T.Roach] 705.9714
length_cm 54.5500
length_cm:species[T.Perch] -15.6385
length_cm:species[T.Pike] -1.3551
length_cm:species[T.Roach] -31.2307
Coeficientes mais fáceis de entender
mdl_mass_vs_both_inter = ols("mass_g ~ species + species:length_cm + 0", data=fish).fit()
print(mdl_mass_vs_both_inter.params)
species[Bream] -1035.3476
species[Perch] -619.1751
species[Pike] -1540.8243
species[Roach] -329.3762
species[Bream]:length_cm 54.5500
species[Perch]:length_cm 38.9115
species[Pike]:length_cm 53.1949
species[Roach]:length_cm 23.3193
Números conhecidos
print(mdl_mass_vs_both_inter.params)
species[Bream] -1035.3476
species[Perch] -619.1751
species[Pike] -1540.8243
species[Roach] -329.3762
species[Bream]:length_cm 54.5500
species[Perch]:length_cm 38.9115
species[Pike]:length_cm 53.1949
species[Roach]:length_cm 23.3193
print(mdl_bream.params)
Intercept -1035.3476
length_cm 54.5500
Vamos praticar!
Regressão Intermediária com statsmodels em Python
