Distribuição preditiva
Bom trabalho analisando as amostras dos parâmetros! Agora vamos usar o modelo de regressão linear para fazer previsões. Quantos cliques podemos esperar se decidirmos mostrar 10 anúncios de roupas e 10 anúncios de tênis? Para descobrir, você vai precisar amostrar da distribuição preditiva: uma distribuição normal com média definida pela fórmula da regressão linear e desvio padrão estimado pelo modelo.
Primeiro, você vai resumir o pôsterior de cada parâmetro pela sua média. Depois, vai calcular a média da distribuição preditiva de acordo com a equação de regressão. Em seguida, vai sortear uma amostra da distribuição preditiva e, por fim, vai plotar sua densidade. Aqui está a fórmula da regressão para sua referência:
pymc3, numpy e seaborn já foram importados com seus apelidos usuais.
Este exercício faz parte do curso
Análise de Dados Bayesiana em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Aggregate posteriors of the parameters to point estimates
intercept_coef = ____
sneakers_coef = ____
clothes_coef = ____
sd_coef = ____