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線形回帰の結果を表示する

これまでの演習で作成した散布図に、線形回帰の結果を重ねて表示します。これを行うために、最初の 100 個のブートストラップ標本（bs_slope_reps_1975、bs_intercept_reps_1975、bs_slope_reps_2012、bs_intercept_reps_2012 に保存）を用い、plt.plot() に alpha=0.2 と linewidth=0.5 のキーワード引数を指定して線を描画してください。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ統計思考（パート2）

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演習の手順

  • ブートストラップ線用の x 値を np.array() で生成します。10 mm と 17 mm の 2 点にしてください。
  • 1975 年と 2012 年の各データセットについて、100 本のブートストラップ線を描く for ループを書きます。1975 年の線は 'blue'、2012 年の線は 'red' にします。
  • "Submit Answer" を押してプロットを確認しましょう！

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。

# Make scatter plot of 1975 data
_ = plt.plot(bl_1975, bd_1975, marker='.',
             linestyle='none', color='blue', alpha=0.5)

# Make scatter plot of 2012 data
_ = plt.plot(bl_2012, bd_2012, marker='.',
             linestyle='none', color='red', alpha=0.5)

# Label axes and make legend
_ = plt.xlabel('beak length (mm)')
_ = plt.ylabel('beak depth (mm)')
_ = plt.legend(('1975', '2012'), loc='upper left')

# Generate x-values for bootstrap lines: x
x = np.array([____, ____])

# Plot the bootstrap lines
for i in range(100):
    plt.plot(____, ____,
             linewidth=0.5, alpha=0.2, color=____)
    plt.plot(____, ____,
             linewidth=0.5, alpha=0.2, color=____)

# Draw the plot again
plt.show()
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