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  3. Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
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연습 문제

住宅価格を手計算で予測する

モデルの係数から手作業で予測値を計算できます。実務で予測を行うときは .predict() を使うほうがよいですが、手計算してみると予測は魔法ではなく、単なる計算だと実感できます。

実際、単回帰では予測値は「切片 + 傾き × 説明変数」にすぎません。

$$\text{response} = \text{intercept} + \text{slope} * \text{explanatory}$$

mdl_price_vs_conv と explanatory_data は利用可能です。

지침

100 XP
  • mdl_price_vs_conv の係数（パラメータ）を取得し、coeffs に代入します。
  • 切片（coeffs の最初の要素）を取得し、intercept に代入します。
  • 傾き（coeffs の2番目の要素）を取得し、slope に代入します。
  • 切片、傾き、explanatory_data を用いて、式どおりに price_twd_msq を手計算で予測します。
  • コードを実行して、手計算の予測と .predict() の結果を比較しましょう。