Ajuster le modèle

Vous pouvez utiliser un modèle de régression linéaire pour estimer l'élasticité-prix de l'avocat. La formule de régression devrait être :

Ici, \(\beta_1\) représente l'élasticité-prix, c'est-à-dire l'effet du prix sur les ventes. Vous supposerez que l'élasticité est la même pour les avocats réguliers et biologiques. Vous vous attendez aussi à ce qu'elle soit négative : plus le prix est élevé, plus les ventes diminuent, comme pour la plupart des biens. Pour intégrer cette connaissance a priori au modèle, vous décidez d'utiliser une loi normale de moyenne -80 comme antécédent pour le prix. Comment construiriez-vous un tel modèle?

REMARQUE : Rappelez-vous que l'appel de pm.sample() pour la première fois dans une nouvelle session Python prend un certain temps, puisque du code Python est compilé en C en arrière-plan. Pour vous faire gagner du temps, nous vous demandons seulement d'écrire le code correctement sans l'exécuter.