Regressões lineares
Faça uma regressão linear para os dados de 1975 e de 2012. Em seguida, faça estimativas bootstrap em pares para os parâmetros da regressão. Informe os intervalos de confiança de 95% para a inclinação e a interceptação da reta de regressão.
Você vai usar a função draw_bs_pairs_linreg() que você escreveu lá no capítulo 2.
Lembrando: a assinatura é draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1), e ela retorna bs_slope_reps e bs_intercept_reps. Os dados de comprimento do bico estão em bl_1975 e bl_2012, e os dados de profundidade do bico estão em bd_1975 e bd_2012.
Este exercício faz parte do curso
Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)
Instruções do exercício
- Calcule a inclinação e a interceptação para os conjuntos de dados de 1975 e 2012.
- Obtenha 1000 amostras bootstrap em pares para as regressões lineares usando sua função
draw_bs_pairs_linreg(). - Calcule os intervalos de confiança de 95% para as inclinações e interceptações.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Compute the linear regressions
slope_1975, intercept_1975 = ____
slope_2012, intercept_2012 = ____
# Perform pairs bootstrap for the linear regressions
bs_slope_reps_1975, bs_intercept_reps_1975 = \
____
bs_slope_reps_2012, bs_intercept_reps_2012 = \
____
# Compute confidence intervals of slopes
slope_conf_int_1975 = ____
slope_conf_int_2012 = ____
intercept_conf_int_1975 = ____
intercept_conf_int_2012 = ____
# Print the results
print('1975: slope =', slope_1975,
'conf int =', slope_conf_int_1975)
print('1975: intercept =', intercept_1975,
'conf int =', intercept_conf_int_1975)
print('2012: slope =', slope_2012,
'conf int =', slope_conf_int_2012)
print('2012: intercept =', intercept_2012,
'conf int =', intercept_conf_int_2012)