Das Modell fitten

Du kannst ein lineares Regressionsmodell verwenden, um die Preiselastizität von Avocados zu schätzen. Die Regressionsformel sollte lauten:

Hier ist \(\beta_1\) die Preiselastizität, also der Einfluss des Preises auf den Absatz. Du nimmst an, dass die Elastizität für normale und Bio-Avocados gleich ist. Außerdem erwartest du einen negativen Wert: Je höher der Preis, desto niedriger der Absatz – das gilt für die meisten Güter. Um dieses Vorwissen im Modell zu berücksichtigen, entscheidest du dich für eine Normalverteilung mit dem Mittelwert -80 als Prior für den Preis. Wie würdest du ein solches Modell aufbauen?

HINWEIS: Denk daran, dass der erste Aufruf von pm.sample() in einer frischen Python-Session etwas Zeit braucht, weil Python-Code im Hintergrund zu C kompiliert wird. Um dir Zeit zu sparen, sollst du hier nur den Code korrekt erstellen, nicht ausführen.