Прогностичний розподіл
Чудова робота з аналізом вибірок параметрів! Тепер скористаймося моделлю лінійної регресії для прогнозування. Скільки кліків ми очікуємо, якщо покажемо 10 оголошень про одяг і 10 оголошень про кросівки? Щоб це з'ясувати, потрібно зробити вибірки з прогностичного розподілу: нормального розподілу із середнім, визначеним формулою лінійної регресії, і стандартним відхиленням, оціненим моделлю.
Спочатку підсумуйте апостеріорний розподіл кожного параметра його середнім. Потім обчисліть середнє прогностичного розподілу за рівнянням регресії. Далі зробіть вибірку з прогностичного розподілу, а наприкінці побудуйте графік його густини. Ось формула регресії для зручності:
pymc3, numpy і seaborn вже імпортовано під звичними псевдонімами.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Aggregate posteriors of the parameters to point estimates
intercept_coef = ____
sneakers_coef = ____
clothes_coef = ____
sd_coef = ____