Olá, bom dia.
Tenho uma dúvida relação a essa função(exemplo):
import statsmodels.api as sm x= df['casas'] x = sm.add_constant(x) y = df['preco'] modelo = sm.OLS(y,x). fit()
para que serve essa estrutura. Obrigada!
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Solucionado
Olá, bom dia.
Tenho uma dúvida relação a essa função(exemplo):
import statsmodels.api as sm x= df['casas'] x = sm.add_constant(x) y = df['preco'] modelo = sm.OLS(y,x). fit()
para que serve essa estrutura. Obrigada!
Oii, Isabela!
A estrutura que você mencionou é usada para realizar uma regressão linear utilizando a biblioteca statsmodels em Python. Vou explicar cada parte para você:
Importação da biblioteca: import statsmodels.api as sm - Aqui, você está importando a biblioteca statsmodels, que é usada para realizar análises estatísticas, incluindo regressão linear.
Definição das variáveis:
x = df['casas'] - Aqui, você está selecionando uma coluna chamada 'casas' do seu DataFrame df e atribuindo-a à variável x. Esta será a variável independente (ou preditora) na sua regressão.y = df['preco'] - Da mesma forma, você está selecionando a coluna 'preco', que será a variável dependente (ou resposta).Adição de uma constante: x = sm.add_constant(x) - Esta linha adiciona uma constante (intercepto) à variável x. Isso é importante porque, em uma regressão linear, você geralmente quer ajustar um intercepto, ou seja, a linha de regressão não necessariamente passa pela origem (0,0).
Criação e ajuste do modelo: modelo = sm.OLS(y, x).fit() - Aqui, você está criando um modelo de regressão linear ordinária (OLS - Ordinary Least Squares) com y como variável dependente e x como variável independente. Em seguida, você ajusta o modelo aos dados com o método .fit().
Após ajustar o modelo, você pode usar modelo para analisar os resultados da regressão, como os coeficientes, o valor do intercepto, os erros padrão, entre outros.
Espero ter ajudado.
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