回帰パラメータを分析する
この線形回帰モデルには4つのパラメータがあります。切片、clothes 広告の効果、sneakers 広告の効果、そして分散です。各パラメータの事後分布からのサンプルはすでに用意されており、それぞれ intercept_draws、clothes_draws、sneakers_draws、sd_draws として利用できます。
モデルで予測を行う前に、事後サンプルを可視化して確認するのは良い習慣です。この演習では、まず各パラメータのサンプルに対する記述統計量を確認し、その後、例として1つのパラメータについて事後分布を可視化します。pymc3 と pandas はそれぞれ pm と pd としてインポート済みです。さっそくパラメータのサンプルを見ていきましょう！
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶBayesianデータ分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})