Analisi dei parametri della regressione
Il tuo modello di regressione lineare ha quattro parametri: l'intercetta, l'impatto degli annunci di abbigliamento, l'impatto degli annunci di sneakers e la varianza. I campioni estratti dalle rispettive distribuzioni posteriori sono già pronti e disponibili come intercept_draws, clothes_draws, sneakers_draws e sd_draws.
Prima di fare previsioni con il modello, è buona pratica analizzare visivamente i campioni posteriori. In questo esercizio, prima osserverai le statistiche descrittive dei campioni di ciascun parametro e poi visualizzerai la distribuzione posteriore di uno di essi come esempio. pymc3 e pandas sono stati importati per te come pm e pd. Diamo un'occhiata ai campioni dei parametri!
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})