Doğrusal regresyonlar
1975 ve 2012 verileri için ayrı ayrı doğrusal regresyon yap. Sonra, regresyon parametreleri için çiftler bootstrap kestirimleri yap. Regresyon doğrusunun eğimi ve kesişimi için %95 güven aralıklarını raporla.
draw_bs_pairs_linreg() fonksiyonunu 2. bölümde yazmıştın.
Hatırlatma olarak, çağrı imzası draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) şeklindedir ve bs_slope_reps ile bs_intercept_reps döndürür. Gaga uzunluğu verileri bl_1975 ve bl_2012 olarak, gaga derinliği verileri ise bd_1975 ve bd_2012 olarak saklanmıştır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)
Egzersiz talimatları
- 1975 ve 2012 veri kümeleri için eğim ve kesişimi hesapla.
draw_bs_pairs_linreg()fonksiyonunu kullanarak doğrusal regresyonlar için 1000 çift bootstrap örneği elde et.- Eğimler ve kesişimler için %95 güven aralıklarını hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)