Regressionsparameter analysieren
Dein lineares Regressionsmodell hat vier Parameter: den Achsenabschnitt (intercept), den Einfluss von Kleidung-Ads, den Einfluss von Sneaker-Ads und die Varianz. Ziehungen aus ihren jeweiligen Posterior-Verteilungen wurden bereits für dich erzeugt und stehen als intercept_draws, clothes_draws, sneakers_draws und sd_draws zur Verfügung.
Bevor du mit deinem Modell Vorhersagen triffst, ist es gute Praxis, die Posterior-Ziehungen visuell zu analysieren. In dieser Übung schaust du dir zuerst die beschreibenden Statistiken für die Ziehungen jedes Parameters an und visualisierst anschließend beispielhaft die Posterior-Verteilung eines Parameters. pymc3 und pandas sind als pm bzw. pd für dich importiert. Lass uns die Parameterziehungen ansehen!
Diese Übung ist Teil des Kurses
Bayesianische Datenanalyse in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})