BaşlayınÜcretsiz başlayın

Uygun Anscombe verisi üzerinde doğrusal regresyon

Alıştırma olarak, Anscombe dörtlüsündeki veri kümelerinden, doğrusal regresyonla yorumlanması en makul olanı üzerinde bir doğrusal regresyon yap.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • np.polyfit() kullanarak eğim ve kesişim (intercept) parametrelerini hesapla. Anscombe verileri x ve y dizilerinde saklanıyor.
  • Eğim a ve kesişim b değerlerini yazdır.
  • Doğrusal regresyondan kuramsal \(x\) ve \(y\) verilerini üret. np.array() ile oluşturacağın \(x\) dizisi 3 ve 15 değerlerinden oluşmalı. \(y\) verisini üretmek için eğimi x_theor ile çarp ve kesişimi ekle.
  • Anscombe verisini önce bir saçılım grafiği olarak çiz, sonra da kuramsal doğruyu çiz. Saçılım grafiğini çizerken x ve y'ye ek olarak marker='.' ve linestyle='none' anahtar argümanlarını eklemeyi unutma. Kuramsal doğruyu çizerken bu argümanlara gerek yok.
  • Grafiği görmek için Gönder'e bas!

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır