モデルのパラメータ

これまでに一般的なモデルを作成しました。次は、新しく（事前に読み込まれた）観測データ xd, yd に対して、モデルと観測データの点がプロット上で重なるように、モデルパラメータ a0, a1 の具体的な値を見つけてモデルを「最適化」または「フィット」させましょう。

これは反復的な可視化の戦略です。まずパラメータの当て推量から始め、model() に渡して、得られたモデルの直線を観測データに重ね描きし、直線が点を通っているかを目視で確認します。通っていなければ、パラメータを変えて再試行します。

関数 plot_data_and_model(xd, yd, ym) を完成させ、内部のプロット呼び出しに xd, yd と xd, ym を渡してください。
データ xd と、推定したパラメータ a0、a1 の両方を渡して ym = model() を呼び出し、モデルの予測を計算します。
- 上のデータを確認し、最初の2つの推定値を決める際の参考にしてください。直線の当てはまりを見たあとで、これらの推定を見直してかまいません。
plot_data_and_model() を使って、xd、yd、ym を一緒にプロットします。
a0 と a1 の値を変更し、直線がすべての点を通るまで、直前の2つの手順を繰り返してください。