적절한 Anscombe 데이터에 대한 선형 회귀
연습을 위해, Anscombe의 4중 데이터 중 선형 회귀로 해석하는 것이 가장 타당한 데이터셋에 대해 선형 회귀를 수행하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)
연습 안내
np.polyfit()을 사용해 기울기와 절편의 파라미터를 계산하세요. Anscombe 데이터는 배열x와y에 저장되어 있어요.- 기울기
a와 절편b를 출력하세요. - 선형 회귀로부터 이론적 $x$와 \(y\) 데이터를 생성하세요.
np.array()로 만들x배열은3과15로 구성해야 합니다.y데이터는 기울기에x_theor를 곱하고 절편을 더해 생성하세요. - Anscombe 데이터를 산점도로 그린 다음, 이론 직선을 그리세요. Anscombe 데이터를 산점도로 그릴 때는
x와y에 더해marker='.'와linestyle='none'키워드 인자를 포함해야 한다는 점을 기억하세요. 이론 직선을 그릴 때는 이 인자들이 필요하지 않습니다. - "Submit"을 눌러 그래프를 확인하세요!
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Perform linear regression: a, b
a, b = ____
# Print the slope and intercept
print(____, ____)
# Generate theoretical x and y data: x_theor, y_theor
x_theor = np.array([____, ____])
y_theor = ____ * ____ + ____
# Plot the Anscombe data and theoretical line
_ = ____
_ = ____
# Label the axes
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# Show the plot
plt.show()