Phân phối dự đoán
Làm tốt lắm khi phân tích các mẫu tham số! Giờ hãy dùng mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán. Nếu bạn quyết định hiển thị 10 quảng cáo quần áo và 10 quảng cáo giày sneaker, chúng ta có thể kỳ vọng bao nhiêu lượt nhấp? Để tìm ra, bạn sẽ phải lấy mẫu từ phân phối dự đoán: một phân phối chuẩn có trung bình được xác định bởi công thức hồi quy tuyến tính và độ lệch chuẩn được ước lượng bởi mô hình.
Đầu tiên, bạn sẽ tóm tắt hậu nghiệm của từng tham số bằng giá trị trung bình của nó. Sau đó, bạn sẽ tính trung bình của phân phối dự đoán theo phương trình hồi quy. Tiếp theo, bạn sẽ rút một mẫu từ phân phối dự đoán và cuối cùng là vẽ mật độ của nó. Đây là công thức hồi quy để bạn tiện tham khảo:
pymc3, numpy, và seaborn đã được import với các bí danh quen thuộc.
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.
# Aggregate posteriors of the parameters to point estimates
intercept_coef = ____
sneakers_coef = ____
clothes_coef = ____
sd_coef = ____