交互作用を含むモデル

statsmodels を使った中級 Regression

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

交互作用とは

fish データセットの場合

魚種によって質量と体長の比が異なります。
体長が予測質量に与える影響は、魚種によって異なります。

より一般的に言うと

ある説明変数が予測される応答に与える影響は、別の説明変数の値によって変化します。

交互作用の指定方法

交互作用なし

response ~ explntry1 + explntry2

交互作用あり（暗黙的）

response_var ~ explntry1 * explntry2

交互作用あり（明示的）

response ~ explntry1 + explntry2 + explntry1:explntry2

交互作用なし

mass_g ~ length_cm + species

交互作用あり（暗黙的）

mass_g ~ length_cm * species

交互作用あり（明示的）

mass_g ~ length_cm + species + length_cm:species

モデルを実行する

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

係数をより理解しやすくする

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

見覚えのある数値

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

練習しましょう！

statsmodels を使った中級 Regression