การ Fit โมเดล

สามารถใช้โมเดล linear regression เพื่อประมาณค่า price elasticity ของอะโวคาโดได้ โดยสูตรการถดถอยควรเป็น:

ในที่นี้ \(\beta_1\) คือค่า price elasticity หรือผลกระทบของราคาที่มีต่อยอดขาย โดยสมมติว่าค่า elasticity เท่ากันทั้งอะโวคาโดธรรมดาและออร์แกนิก และคาดว่าค่านี้จะเป็นลบ เพราะยิ่งราคาสูง ยอดขายก็ยิ่งต่ำ ซึ่งเป็นลักษณะของสินค้าส่วนใหญ่ เพื่อนำความรู้เบื้องต้นนี้ใส่ลงในโมเดล จึงเลือกใช้การแจกแจงแบบ normal ที่มีค่าเฉลี่ย -80 เป็น prior สำหรับราคา แล้วจะสร้างโมเดลแบบนี้ได้อย่างไร?

หมายเหตุ: การเรียก pm.sample() ครั้งแรกในเซสชัน Python ใหม่จะใช้เวลาสักครู่ เนื่องจากโค้ด Python จะถูกคอมไพล์เป็น C ในเบื้องหลัง เพื่อประหยัดเวลา จึงขอให้เขียนโค้ดให้ถูกต้องโดยไม่ต้องรันจริง