Modelli lineari generalizzati in Python

Questo capitolo è dedicato alla regressione logistica. Imparerai la struttura dei dati binari, la funzione di collegamento logit, il fitting del modello, come interpretare i coefficienti, l'inferenza sul modello e come valutarne le prestazioni.

Qui imparerai la regressione di Poisson, inclusi la natura dei dati di conteggio, la distribuzione di Poisson e l'interpretazione dell'adattamento del modello. Vedrai anche come affrontare i problemi di sovradispersione. Infine, farai pratica diretta con il processo di visualizzazione del modello.

In questo capitolo finale imparerai ad aumentare la complessità del tuo modello aggiungendo più di una variabile esplicativa. Farai pratica con il problema della multicollinearità e con il trattamento delle variabili categoriche e dei termini di interazione nel tuo modello.