ÎncepețiÎncepe gratuit

Afișarea rezultatelor regresiei liniare

Acum vei afișa rezultatele regresiei liniare pe diagrama de dispersie, al cărei cod este deja scris pentru tine din exercițiul anterior. Pentru aceasta, ia primele 100 de eșantioane bootstrap (stocate în bs_slope_reps_1975, bs_intercept_reps_1975, bs_slope_reps_2012 și bs_intercept_reps_2012) și trasează liniile folosind argumentele cheie alpha=0.2 și linewidth=0.5 în plt.plot().

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 2)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează valorile de pe axa \(x\) pentru liniile bootstrap folosind np.array(). Acestea ar trebui să conțină 10 mm și 17 mm.
  • Scrie o buclă for pentru a trasa 100 dintre liniile bootstrap pentru seturile de date din 1975 și 2012. Liniile pentru setul de date din 1975 ar trebui să fie 'blue', iar cele pentru setul de date din 2012 să fie 'red'.
  • Apasă Trimite răspunsul pentru a vizualiza graficul!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Make scatter plot of 1975 data
_ = plt.plot(bl_1975, bd_1975, marker='.',
             linestyle='none', color='blue', alpha=0.5)

# Make scatter plot of 2012 data
_ = plt.plot(bl_2012, bd_2012, marker='.',
             linestyle='none', color='red', alpha=0.5)

# Label axes and make legend
_ = plt.xlabel('beak length (mm)')
_ = plt.ylabel('beak depth (mm)')
_ = plt.legend(('1975', '2012'), loc='upper left')

# Generate x-values for bootstrap lines: x
x = np.array([____, ____])

# Plot the bootstrap lines
for i in range(100):
    plt.plot(____, ____,
             linewidth=0.5, alpha=0.2, color=____)
    plt.plot(____, ____,
             linewidth=0.5, alpha=0.2, color=____)

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