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  3. Pythonで学ぶ統計思考（パート2）
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演習

線形回帰

ここでは、出生率が女性の非識字率に対して線形関数だと仮定します。つまり、\(f = a i + b\) で、\(a\) は傾き、\(b\) は切片です。切片は最小の出生率と考えられ、だいたい 1 と 2 の間にあるでしょう。傾きは、非識字率が変化したときに出生率がどのように変わるかを示します。最小二乗の当てはめ直線は np.polyfit() で求められます。

データと最適な当てはめ直線をプロットし、傾きと切片を表示してください。（それぞれの単位は何か、考えてみましょう。）

指示

100 XP
  • np.polyfit() を使って回帰直線の傾きと切片を計算します。fertility は y 軸、illiteracy は x 軸であることを忘れないでください。
  • 線形回帰で得た傾きと切片を表示します。
  • 最適直線を描くには、np.array() で 0 と 100 からなる配列 x を作り、回帰パラメータに基づく理論値 y を計算します。すなわち y = a * x + b です。
  • 同じプロット上にデータと回帰直線を描画します。軸ラベルも付けてください。
  • 完了したら提出してプロットを表示します。