import pickle

# Chargement des données.
fid = open('C:/Users/claire.loupias/Desktop/wooldridge23.pkl', 'rb')
alldatasets = pickle.load(fid)
fid.close()

# Lecture de la base de données.
dataset = alldatasets['rdchem']
#
# Question 2.
#

import numpy as np
import statsmodels.formula.api as smf

# Définissons les variables en log (népérien)
dataset['logged_rd'] = np.log(dataset['rd'])
dataset['logged_sales'] = np.log(dataset['sales'])

# Estimons le modèle par les MCO
results = smf.ols('logged_rd ~ logged_sales', data=dataset).fit()
print(results.summary())