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!
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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