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부트스트랩 회귀선 그리기

선형 회귀에서 예상되는 변동성을 시 بص각적으로 확인하는 좋은 방법은, 기울기와 절편의 각 부트스트랩 복제본으로부터 얻어지는 직선을 모두 그려 보는 것입니다. 기울기와 절편의 처음 100개 부트스트랩 복제본(각각 bs_slope_reps, bs_intercept_reps에 저장됨)에 대해 이를 수행하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

강의 보기

연습 안내

  • 회귀선을 그리기 위해 0과 100으로 이루어진 $x$값 배열을 생성하세요. 이를 위해 np.array() 함수를 사용하세요.
  • 페어 부트스트랩 복제본이 제공하는 기울기와 절편으로 회귀선을 그리는 for 루프를 작성하세요. 100개의 선을 그립니다.
    • for 루프의 각 반복에서 회귀선을 그릴 때, 회귀식 y = a*x + b를 사용하세요. 여기서 a는 bs_slope_reps[i], b는 bs_intercept_reps[i]입니다.
    • plt.plot() 호출에 키워드 인수 linewidth=0.5, alpha=0.2, 그리고 color='red'를 지정하세요.
  • x축에는 illiteracy, y축에는 fertility를 두고 산점도를 만드세요. marker='.', linestyle='none' 키워드 인수를 지정하는 것을 잊지 마세요.
  • 축 라벨을 지정하고, 여백을 2%로 설정한 뒤, 플롯을 표시하세요. 이 부분은 이미 준비되어 있으니, Submit Answer를 눌러 부트스트랩 회귀선을 시 بص화해 보세요!

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Generate array of x-values for bootstrap lines: x
x = ____

# Plot the bootstrap lines
for i in range(____):
    _ = plt.plot(____, 
                 ____*x + ____,
                 ____=0.5, ____=0.2, ____='red')

# Plot the data
_ = ____

# Label axes, set the margins, and show the plot
_ = plt.xlabel('illiteracy')
_ = plt.ylabel('fertility')
plt.margins(0.02)
plt.show()
코드 편집 및 실행