Soma dos Quadrados dos Resíduos

Em um exercício anterior, vimos que a altitude ao longo de uma trilha de caminhada foi ajustada aproximadamente por um modelo linear, e apresentamos o conceito de diferenças entre o modelo e os dados como uma medida de qualidade do modelo.

Neste exercício, você vai trabalhar com os mesmos dados medidos e quantificar o quão bem um modelo se ajusta a eles calculando a soma dos quadrados das "diferenças", também chamadas de "resíduos".

Este exercicio faz parte do curso

Introdução à Modelagem Linear em Python

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Instruções do exercicio

Carregue x_data, y_data com a função predefinida load_data().
Chame o model() predefinido, passando x_data e valores específicos a0, a1.
Calcule os resíduos como y_data - y_model e depois obtenha rss usando np.square() e np.sum().
Imprima o valor resultante de rss.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Load the data
x_data, y_data = load_data()

# Model the data with specified values for parameters a0, a1
y_model = model(____, a0=150, a1=25)

# Compute the RSS value for this parameterization of the model
rss = np.sum(np.square(____ - ____))
print("RSS = {}".format(____))

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