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)
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