ÎncepețiÎncepe gratuit

Regresie liniară pe datele potrivite din cuarteta Anscombe

Ca exercițiu de practică, efectuează o regresie liniară pe setul de date din cuarteta lui Anscombe care se pretează cel mai bine unei interpretări liniare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 2)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează parametrii pentru pantă și interceptare folosind np.polyfit(). Datele Anscombe sunt stocate în array-urile x și y.
  • Afișează panta a și interceptarea b.
  • Generează datele teoretice \(x\) și \(y\) din regresia liniară. Array-ul tău \(x\), pe care îl poți crea cu np.array(), trebuie să conțină valorile 3 și 15. Pentru a genera datele \(y\), înmulțește panta cu x_theor și adaugă interceptarea.
  • Reprezintă datele Anscombe ca diagramă de dispersie, apoi trasează dreapta teoretică. Când reprezinți datele Anscombe ca diagramă de dispersie, nu uita să incluzi argumentele cheie marker='.' și linestyle='none', pe lângă x și y. Aceste argumente nu sunt necesare când trasezi dreapta teoretică.
  • Apasă Trimite răspunsul pentru a vedea graficul!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Perform linear regression: a, b
a, b = ____

# Print the slope and intercept
print(____, ____)

# Generate theoretical x and y data: x_theor, y_theor
x_theor = np.array([____, ____])
y_theor = ____ * ____ + ____

# Plot the Anscombe data and theoretical line
_ = ____
_ = ____

# Label the axes
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# Show the plot
plt.show()
Editează și rulează codul