ПочатиПочніть безкоштовно

Візуалізація бутстреп‑регресій

Зручний спосіб показати мінливість, яку ми очікуємо в лінійній регресії, — намалювати пряму для кожного бутстреп‑повторення кутового коефіцієнта та вільного члена. Зробіть це для перших 100 ваших бутстреп‑повторень коефіцієнта нахилу та перетину (збережені як bs_slope_reps і bs_intercept_reps).

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне мислення в Python (Частина 2)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Згенеруйте масив значень \(x\), що складається з 0 і 100, для побудови ліній регресії. Використайте для цього функцію np.array().
  • Напишіть цикл for, у якому ви малюєте лінію регресії з кутовим коефіцієнтом і вільним членом, заданими парами бутстреп‑повторень. Зробіть це для 100 ліній.
    • Під час побудови ліній регресії в кожній ітерації циклу for згадайте рівняння регресії y = a*x + b. Тут a — це bs_slope_reps[i], а b — bs_intercept_reps[i].
    • Вкажіть іменовані аргументи linewidth=0.5, alpha=0.2 та color='red' у виклику plt.plot().
  • Побудуйте точкову діаграму з illiteracy на осі x і fertility на осі y. Не забудьте додати іменовані аргументи marker='.' і linestyle='none'.
  • Підпишіть осі, встановіть поле 2% і відобразьте графік. Це вже зроблено для вас, тож натисніть "Надіслати відповідь", щоб побачити бутстреп‑регресії!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Generate array of x-values for bootstrap lines: x
x = ____

# Plot the bootstrap lines
for i in range(____):
    _ = plt.plot(____, 
                 ____*x + ____,
                 ____=0.5, ____=0.2, ____='red')

# Plot the data
_ = ____

# Label axes, set the margins, and show the plot
_ = plt.xlabel('illiteracy')
_ = plt.ylabel('fertility')
plt.margins(0.02)
plt.show()
Редагувати та запускати код