회귀 모수 분석하기
여러분의 선형 회귀 모델에는 네 가지 모수가 있어요: 절편(intercept), 의류 광고 효과, 스니커즈 광고 효과, 그리고 분산입니다. 각 모수의 사후분포에서 뽑은 표본이 이미 준비되어 있으며, 각각 intercept_draws, clothes_draws, sneakers_draws, sd_draws로 제공됩니다.
모델로 예측을 하기 전에, 사후 표본을 시각적으로 살펴보는 것이 좋습니다. 이번 연습에서는 먼저 각 모수 표본의 기술통계를 확인한 다음, 예시로 한 모수의 사후분포를 시각화해 보겠습니다. pymc3와 pandas는 각각 pm, pd로 임포트되어 있어요. 이제 모수 표본을 살펴볼까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})