Suma de residuos al cuadrado

En un ejercicio anterior vimos que la altitud a lo largo de una ruta de senderismo se ajustaba aproximadamente con un modelo lineal, e introdujimos el concepto de diferencias entre el modelo y los datos como una medida de la calidad del modelo.

En este ejercicio, trabajarás con los mismos datos medidos y cuantificarás qué tan bien se ajusta un modelo calculando la suma del cuadrado de las "diferencias", también llamadas "residuos".

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al modelado lineal en Python

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Instrucciones del ejercicio

Carga x_data, y_data con la función predefinida load_data().
Llama a la función predefinida model(), pasando x_data y valores específicos a0, a1.
Calcula los residuos como y_data - y_model y luego obtiene rss usando np.square() y np.sum().
Imprime el valor resultante de rss.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load the data
x_data, y_data = load_data()

# Model the data with specified values for parameters a0, a1
y_model = model(____, a0=150, a1=25)

# Compute the RSS value for this parameterization of the model
rss = np.sum(np.square(____ - ____))
print("RSS = {}".format(____))

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