MulaiMulai sekarang secara gratis

Regresi linear pada data Anscombe yang sesuai

Sebagai latihan, lakukan regresi linear pada himpunan data dari kuartet Anscombe yang paling masuk akal diinterpretasikan dengan regresi linear.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemikiran Statistik dengan Python (Bagian 2)

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Hitung parameter untuk kemiringan dan intersep menggunakan np.polyfit(). Data Anscombe disimpan dalam array x dan y.
  • Cetak kemiringan a dan intersep b.
  • Hasilkan data \(x\) dan \(y\) teoretis dari regresi linear. Array \(x\) Anda, yang dapat Anda buat dengan np.array(), harus berisi 3 dan 15. Untuk menghasilkan data \(y\), kalikan kemiringan dengan x_theor lalu tambahkan intersep.
  • Plot data Anscombe sebagai scatter plot dan kemudian plot garis teoretisnya. Ingat untuk menyertakan argumen kata kunci marker='.' dan linestyle='none' selain x dan y saat memplot data Anscombe sebagai scatter plot. Anda tidak memerlukan argumen ini saat memplot garis teoretis.
  • Tekan submit untuk melihat plot!

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Perform linear regression: a, b
a, b = ____

# Print the slope and intercept
print(____, ____)

# Generate theoretical x and y data: x_theor, y_theor
x_theor = np.array([____, ____])
y_theor = ____ * ____ + ____

# Plot the Anscombe data and theoretical line
_ = ____
_ = ____

# Label the axes
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# Show the plot
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode