1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do modelowania liniowego w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Liniowy model w kosmologii

Jeszcze niecałe 100 lat temu uważano, że wszechświat składa się z jednej statycznej galaktyki, zawierającej może milion gwiazd. Dziś obserwujemy setki miliardów galaktyk, z których każda zawiera setki miliardów gwiazd – i wszystkie są w ruchu.

Podwaliny współczesnej kosmologii jako nauki przyrodniczej położyła publikacja Edwina Hubble'a z 1929 roku, w której zastosowano model liniowy.

W tym ćwiczeniu zbudujesz model, którego nachylenie wyznaczy stałą Hubble'a – opisującą prędkość galaktyk jako liniową funkcję odległości od Ziemi.

Wykres Hubble'a

Instrukcje

100 XP
  • Skorzystaj z wczytanego wcześniej DataFrame z kolumnami names, distances i velocities.
  • Zbuduj i dopasuj model za pomocą ols().fit(), używając formula="velocities ~ distances" oraz data=df.
  • Wyodrębnij estymaty parametrów dla wyrazu wolnego i nachylenia przy użyciu model_fit.params, przypisując je odpowiednio do a0 i a1.
  • Powtórz ten proces dla odpowiadających im wartości niepewności, tym razem korzystając z model_fit.bse.