Перевірка вибірок з апріорного розподілу
Ви продовжуєте працювати над завданням з прогнозування кількості велосипедів, взятих напрокат за день у системі велопрокату. Вибірки з апостеріорних розподілів вашої регресійної моделі, які ви вже отримали, доступні у вашому робочому середовищі як trace_1.
Ви знаєте, що після отримання апостеріорних розподілів варто переглянути їх, щоб оцінити, чи мають вони сенс і чи процес MCMC успішно збіжився. У цій вправі ви створите два графіки для візуалізації апостеріорних вибірок і підсумуєте їх у таблиці. Перевірмо наші апостеріори!
ПРИМІТКА: дайте графікам до пів хвилини на побудову — потрібно обробити велику кількість вибірок.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівський аналіз даних у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import pymc3
____
# Draw a trace plot of trace_1
____
plt.show()
# Draw a forest plot of trace_1
____
plt.show()