Ajuster le modèle

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

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

REMARQUE : N’oubliez pas que le premier appel à pm.sample() dans une nouvelle session Python prend du temps, car 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.