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예측 분포

모수 샘플을 잘 분석하셨어요! 이제 선형 회귀 모델을 사용해 예측을 해 보겠습니다. 의류 광고 10개와 스니커즈 광고 10개를 노출하면 클릭 수는 얼마나 기대할 수 있을까요? 이를 알아보려면 예측 분포에서 표본을 추출해야 합니다. 예측 분포는 선형 회귀 식으로 정의된 평균과, 모델이 추정한 표준편차를 가진 정규분포입니다.

먼저 각 모수의 사후분포를 평균으로 요약합니다. 그런 다음 회귀식에 따라 예측 분포의 평균을 계산하세요. 다음으로 예측 분포에서 표본을 추출하고, 마지막으로 그 밀도를 시각화합니다. 참고로 회귀식은 아래와 같습니다.

클릭 수는 평균이 β0 + β1 * clothes-ads-shown + β2 * sneakers-ads-shown이고 표준편차가 sigma인 정규분포를 따릅니다.

pymc3, numpy, seaborn은 일반적인 별칭으로 이미 임포트되어 있습니다.

Instruktioner 1 / 4

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  • 추출된 각 모수(intercept_draws, sneakers_draws, clothes_draws, sd_draws)의 사후 평균으로 요약하세요.