Zacznij terazZacznij za darmo

Regresja liniowa na odpowiednich danych z kwartetu Anscombe'a

Dla wprawy wykonaj regresję liniową na tym zbiorze danych z kwartetu Anscombe'a, który najlepiej nadaje się do takiej interpretacji.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wyznacz parametry nachylenia i punktu przecięcia z osią, używając np.polyfit(). Dane Anscombe'a są przechowywane w tablicach x i y.
  • Wyświetl nachylenie a i punkt przecięcia b.
  • Wygeneruj teoretyczne dane \(x\) i \(y\) na podstawie regresji liniowej. Tablica \(x\), którą możesz utworzyć za pomocą np.array(), powinna zawierać wartości 3 i 15. Aby wygenerować dane \(y\), pomnóż nachylenie przez x_theor i dodaj punkt przecięcia.
  • Narysuj dane Anscombe'a jako wykres punktowy, a następnie dodaj linię teoretyczną. Pamiętaj, aby przy rysowaniu wykresu punktowego dołączyć argumenty kluczowe marker='.' i linestyle='none' obok x i y. Przy rysowaniu linii teoretycznej te argumenty nie są potrzebne.
  • Kliknij Prześlij odpowiedź, aby zobaczyć wykres!

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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()
Edytuj i uruchom kod