Parabéns!

Modelos Lineares Generalizados em Python

Ita Cirovic Donev

Data Science Consultant

MODELO

  • Dados $\rightarrow$
  • Função de ligação $\rightarrow$
  • Modelo $\rightarrow$
  • Aumento de 1 unidade em $x \rightarrow$

REGRESSÃO LOGÍSTICA

  • Binária
  • Logito
  • $logit(y) = \beta_0+\beta_1x_1$
  • aumenta as $\color{red}{\text{odds em log}}$ em $\beta_1$

MODELO LINEAR

  • Contínua
  • Identidade
  • $y = \beta_0+\beta_1x_1$
  • aumenta $\color{red}{y}$ em $\beta_1$

REGRESSÃO DE POISSON

  • Contagem
  • Logaritmo
  • $log(\lambda) = \beta_0+\beta_1x_1$
  • $\color{red}{\text{multiplica } \lambda}$ por $exp(\beta_1)$
Modelos Lineares Generalizados em Python

PRINCIPAIS FUNÇÕES EM PYTHON

  • Ajustar o modelo
    statmodels $\rightarrow$

MODELO LINEAR

glm('y ~ x', data)

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Gaussian())

REGRESSÃO LOGÍSTICA

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Binomial())

REGRESSÃO DE POISSON

glm('y ~ x', data, 
    family = sm.families.Poisson())
Modelos Lineares Generalizados em Python

Próximos passos...

  • Cursos da DataCamp
  • Livros de referência excelentes
    • Regression Modeling Strategies, de Frank E. Harrell, Jr.
    • An Introduction to Categorical Data Analysis, de Alan Agresti
    • Applied Predictive Modeling, de Max Kuhn e Kjell Johnson
Modelos Lineares Generalizados em Python

Bons modelos!

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