データと線形モデルの当てはめをプロットする

これまでの演習では、Poisson 回帰モデルの当てはめ方と解釈を練習しました。この演習では、crab データとモデルの当てはまりを可視的に確認します。

まずはデータに対して線形な当てはめをプロットします。後で Poisson 回帰の当てはめ値と比較するために使います。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

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演習の手順

seaborn と matplotlib のライブラリをインポートします。
crab データセットを使い、x軸に width、y軸に sat をとってデータ点をプロットし、sat には 0.3 のジッターを加えます。
引数 fit_reg を True にして線形モデルの当てはめを追加します。
当てはめ線の 'color' を 'green'、'label' を 'LM fit' に設定します。

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。

# Import libraries
import ____ as sns
import ____.pyplot as plt

# Plot the data points and linear model fit
sns.regplot(____, ____, data = ____,
            y_jitter = ____,
            fit_reg = ____,
            line_kws = {'color':____, 
                        'label':____})

# Print plot
plt.show()

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