Аналіз параметрів регресії
Ваша модель лінійної регресії має чотири параметри: вільний член (intercept), вплив реклами одягу, вплив реклами кросівок і дисперсію. Витягування з їхніх відповідних апостеріорних розподілів уже підготовлені для вас і доступні як intercept_draws, clothes_draws, sneakers_draws і sd_draws відповідно.
Перш ніж робити передбачення за моделлю, корисно візуально проаналізувати апостеріорні вибірки. У цій вправі ви спочатку розглянете описову статистику для вибірок кожного параметра, а потім візуалізуєте апостеріорний розподіл одного з них як приклад. pymc3 і pandas уже імпортовано для вас як pm і pd відповідно. Давайте переглянемо вибірки параметрів!
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})