Parâmetros do modelo

Agora que você construiu um modelo geral, vamos "otimizá-lo" ou "ajustá-lo" a um novo conjunto de dados medidos (pré-carregado), xd, yd, encontrando os valores específicos dos parâmetros do modelo a0, a1 para os quais os dados do modelo e os dados medidos se alinham em um gráfico.

Esta é uma estratégia iterativa de visualização: começamos com um chute para os parâmetros do modelo, passamos esses valores para model(), sobrepomos os dados modelados resultantes aos dados medidos e verificamos visualmente se a linha passa pelos pontos. Se não passar, mudamos os parâmetros do modelo e tentamos novamente.

Este exercicio faz parte do curso

Introdução à Modelagem Linear em Python

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Instruções do exercicio

Complete a função plot_data_and_model(xd, yd, ym), passando xd, yd e xd, ym nas chamadas internas de plotagem.
Calcule as previsões do modelo usando ym = model() passando tanto os dados xd quanto os palpites de parâmetros do modelo a0 e a1.
- Observe os dados fornecidos acima e use isso como guia ao fornecer suas duas primeiras estimativas. Você pode voltar e revisar essas estimativas depois de ver como a linha se ajusta aos dados.
Use plot_data_and_model() para plotar xd, yd e ym juntos.
Altere os valores de a0 e a1 e repita os 2 passos anteriores até que a linha passe por todos os pontos.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Complete the plotting function definition
def plot_data_with_model(xd, yd, ym):
    fig = plot_data(____, ____)  # plot measured data
    fig.axes[0].plot(____, ____, color='red')  # over-plot modeled data
    plt.show()
    return fig

# Select new model parameters a0, a1, and generate modeled `ym` from them.
a0 = ____
a1 = ____
ym = model(xd, a0, a1)

# Plot the resulting model to see whether it fits the data
fig = plot_data_with_model(xd, yd, ____)

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