Para quem não conseguiu chegar no mesmo resultado da alternativa correta, como o colega do outro tópico, fica ai a dica:
Não se esqueçam de atualizar os valores de X e Y antes de utilizarem o predict().
Y = dataset.Y
X = sm.add_constant(dataset.X)
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!
Para quem não conseguiu chegar no mesmo resultado da alternativa correta, como o colega do outro tópico, fica ai a dica:
Não se esqueçam de atualizar os valores de X e Y antes de utilizarem o predict().
Y = dataset.Y
X = sm.add_constant(dataset.X)
É importante lembrar ainda que no exercício 09 "Fazendo previsões com nosso modelo" o valor indicado no problema está em R$ 2.345.678.
No mesmo texto do item, há uma menção de que os valores estão divididos por 1.000.000, isto é, se um estado tem uma renda total de R$ 4,2, significa que ele tem uma renda total de R$ 4.200.000.
Dessa forma antes de tentar resolver o problema será necessário "tratar" essa informação, para só depois de passá-la como um parâmetro do statsmodels predict().
valor = 2345678 / 1000000 valor = 2.345678
def prever(x) return resultado_regressao.predict([1, x])[0]
prever(valor)
output = 960.8657076138518