Phân tích các tham số hồi quy
Mô hình hồi quy tuyến tính của bạn có bốn tham số: hệ số chặn (intercept), tác động của quảng cáo quần áo, tác động của quảng cáo giày thể thao, và phương sai. Các mẫu rút ra từ phân phối hậu nghiệm tương ứng đã được lấy sẵn cho bạn và có sẵn lần lượt dưới dạng intercept_draws, clothes_draws, sneakers_draws, và sd_draws.
Trước khi đưa ra dự đoán với mô hình, một thực hành tốt là trực quan hóa các mẫu hậu nghiệm. Trong bài tập này, trước tiên bạn sẽ xem các thống kê mô tả cho mẫu của từng tham số, sau đó bạn sẽ trực quan hóa phân phối hậu nghiệm cho một tham số làm ví dụ. pymc3 và pandas đã được nhập sẵn với tên lần lượt là pm và pd. Hãy cùng xem các mẫu tham số nhé!
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Collect parameter draws in a DataFrame
posterior_draws_df = ____({
"intercept_draws": ____,
"clothes_draws": ____,
"sneakers_draws": ____,
"sd_draws": ____,
})