1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Statistical Thinking in Python (Part 2)
Connected

cvičení

Lineární regrese

Budeme předpokládat, že porodnost je lineární funkcí míry ženské negramotnosti. Tedy \(f = a i + b\), kde \(a\) je sklon a \(b\) je intercept. Intercept si můžeme představit jako minimální míru porodnosti, pravděpodobně někde mezi jednou a dvěma. Sklon nám říká, jak se porodnost mění s rostoucí negramotností. Nejlépe přiléhající přímku najdeme pomocí np.polyfit().

Vynes data do grafu spolu s přímkou nejlepšího přiblížení. Vypiš sklon a intercept. (Zamysli se: jaké mají jednotky?)

Pokyny

100 XP
  • Vypočítej sklon a intercept regresní přímky pomocí np.polyfit(). Pamatuj, že fertility je na ose y a illiteracy na ose x.
  • Vypiš sklon a intercept z lineární regrese.
  • Pro vykreslení přímky nejlepšího přiblížení vytvoř pole x s hodnotami 0 a 100 pomocí np.array(). Pak vypočítej teoretické hodnoty y na základě odhadnutých parametrů regrese, tedy y = a * x + b.
  • Vykresli data i regresní přímku do jednoho grafu. Nezapomeň popsat osy.
  • Klikni na Submit a zobraz výsledný graf.