ÎncepețiÎncepe gratuit

Reprezentarea grafică a regresiilor bootstrap

O modalitate elegantă de a vizualiza variabilitatea așteptată într-o regresie liniară este să trasezi dreapta obținută din fiecare replică bootstrap a pantei și intercepției. Fă asta pentru primele 100 de replici bootstrap ale pantei și intercepției (stocate ca bs_slope_reps și bs_intercept_reps).

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 2)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează un array de valori \(x\) format din 0 și 100 pentru graficul dreptelor de regresie. Folosește funcția np.array() pentru aceasta.
  • Scrie o buclă for în care trasezi o dreaptă de regresie cu panta și intercepția date de perechile de replici bootstrap. Fă asta pentru 100 de drepte.
    • Când trasezi dreptele de regresie în fiecare iterație a buclei for, reamintește-ți ecuația de regresie y = a*x + b. Aici, a este bs_slope_reps[i], iar b este bs_intercept_reps[i].
    • Specifică argumentele keyword linewidth=0.5, alpha=0.2 și color='red' în apelul tău la plt.plot().
  • Realizează un scatter plot cu illiteracy pe axa x și fertility pe axa y. Nu uita să specifici argumentele keyword marker='.' și linestyle='none'.
  • Etichetează axele, setează o marjă de 2% și afișează graficul. Acest pas a fost deja realizat pentru tine, așa că apasă Trimite răspunsul pentru a vizualiza regresiile bootstrap!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate array of x-values for bootstrap lines: x
x = ____

# Plot the bootstrap lines
for i in range(____):
    _ = plt.plot(____, 
                 ____*x + ____,
                 ____=0.5, ____=0.2, ____='red')

# Plot the data
_ = ____

# Label axes, set the margins, and show the plot
_ = plt.xlabel('illiteracy')
_ = plt.ylabel('fertility')
plt.margins(0.02)
plt.show()
Editează și rulează codul