1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Úvod do lineárního modelování v Pythonu
Connected

cvičení

Průsečík a počáteční hodnoty

V tomto cvičení si ukážeme parametry průsečíku a směrnice v kontextu modelování měření objemu roztoku ve velké skleněné nádobě. Roztok se skládá z vody, zrní, cukrů a kvasinek. Byla zaznamenána celková hmotnost roztoku i skleněné nádoby, hmotnost prázdné nádoby však nezaznamenali.

Tvým úkolem je použít předpřipravený pandas DataFrame df se sloupci volumes a masses a sestavit lineární model, který dává do vztahu masses (data na ose y) a volumes (data na ose x). Směrnice bude odhadem hustoty roztoku (změna hmotnosti / změna objemu) a průsečík bude odhadem hmotnosti prázdné nádoby (hmotnost při objemu = 0).

Pokyny

100 XP
  • Importuj ols() ze statsmodels a použij ho k sestavení modelu fitovaného na data=df s formula = "masses ~ volumes".
  • Extrahuj průsečík a0 a směrnici a1 pomocí .params['Intercept'] a .params['volumes'].
  • Vypiš a0 a a1 s fyzikálně smysluplnými názvy.
  • Vypiš model_fit() a vyhledej hodnoty odpovídající těm, které jsi získal/a výše; hledej popisky řádků Intercept, volumes a popisek sloupce coef.