Линейная регрессия
Выполните линейную регрессию для данных 1975 и 2012 годов. Затем получите бутстреп-оценки параметров регрессии на основе пар наблюдений. Сообщите 95%-ные доверительные интервалы для наклона и точки пересечения регрессионной прямой.
Вы будете использовать функцию draw_bs_pairs_linreg(), которую написали во второй главе.
Для справки: сигнатура вызова функции — draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1), и она возвращает bs_slope_reps и bs_intercept_reps. Данные о длине клюва хранятся в переменных bl_1975 и bl_2012, а данные о глубине клюва — в bd_1975 и bd_2012.
Это упражнение является частью курса
Статистическое мышление на Python (часть 2)
Инструкции к упражнению
- Вычислите наклон и точку пересечения для наборов данных 1975 и 2012 годов.
- Получите 1000 пар бутстреп-выборок для линейных регрессий с помощью функции
draw_bs_pairs_linreg(). - Вычислите 95%-ные доверительные интервалы для наклонов и точек пересечения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)