Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Vẽ các hồi quy bootstrap

Một cách trực quan để hình dung độ biến thiên có thể kỳ vọng trong hồi quy tuyến tính là vẽ đường bạn nhận được từ mỗi bản sao bootstrap của hệ số góc và hệ số chặn. Hãy làm điều này cho 100 bản sao bootstrap đầu tiên của hệ số góc và hệ số chặn (lưu trong bs_slope_reps và bs_intercept_reps).

Bài tập này là một phần của khóa học

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo một mảng các giá trị \(x\) gồm 0 và 100 để vẽ các đường hồi quy. Dùng hàm np.array() cho việc này.
  • Viết một vòng lặp for trong đó bạn vẽ một đường hồi quy với hệ số góc và hệ số chặn được cho bởi các cặp bản sao bootstrap. Thực hiện cho 100 đường.
    • Khi vẽ các đường hồi quy ở mỗi vòng lặp for, nhớ phương trình hồi quy y = a*x + b. Ở đây, a là bs_slope_reps[i] và b là bs_intercept_reps[i].
    • Chỉ định các đối số từ khóa linewidth=0.5, alpha=0.2, và color='red' trong lời gọi plt.plot().
  • Vẽ biểu đồ scatter với illiteracy trên trục x và fertility trên trục y. Nhớ chỉ định các đối số từ khóa marker='.' và linestyle='none'.
  • Gắn nhãn trục, đặt lề 2%, và hiển thị biểu đồ. Phần này đã được làm sẵn, nên hãy nhấn Gửi để trực quan hóa các hồi quy bootstrap!

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã