用Python进行数据分析（4）

#定性变量写入C()中，reference表示参照水平
lm = ols("wt ~ mpg + C(vs,Treatment(reference=0))").df).fit()
lm.summary()

# 还可以对因变量进行非线性变化
lm = ols("np.log(wt) ~ mpg + C(vs,Treatment(reference=0))",df).fit()
lm.summary()

• Logistic 回归

1. y 是0-1变量，服从二项分布
2. 所以需要寻找一个函数映射到 [0,1] 区间
3. 指定函数：

logit = glm("vs ~ mpg + C(am,Treatment(reference=0))",df,families=sm.families.Binomial()).fit()
logit.summary()