Posterior-Ziehungen inspizieren
Du arbeitest weiter an der Aufgabe, die Anzahl der täglich ausgeliehenen Fahrräder in einem Bike‑Sharing‑System vorherzusagen. Die posterioren Ziehungen aus deinem zuvor geschätzten Regressionsmodell stehen dir als trace_1 im Workspace zur Verfügung.
Du weißt: Nachdem du die Posterior-Verteilungen erhalten hast, ist es Best Practice, sie zu prüfen – ob sie sinnvoll wirken und ob der MCMC‑Prozess erfolgreich konvergiert ist. In dieser Übung erstellst du zwei Plots zur Visualisierung der posterioren Ziehungen und fasst sie in einer Tabelle zusammen. Lass uns die Posterior-Verteilungen inspizieren!
HINWEIS: Bitte gib den Plots bis zu einer halben Minute Zeit zum Rendern – es gibt viele Ziehungen zu verarbeiten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Bayesianische Datenanalyse in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import pymc3
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# Draw a trace plot of trace_1
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plt.show()
# Draw a forest plot of trace_1
____
plt.show()