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
<Kurs>Bayesianische Datenanalyse in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})