Hiển thị kết quả hồi quy tuyến tính
Bây giờ, bạn sẽ hiển thị kết quả hồi quy tuyến tính trên biểu đồ scatter; đoạn mã cho biểu đồ này đã được viết sẵn từ bài trước. Để làm điều đó, hãy lấy 100 mẫu bootstrap đầu tiên (lưu trong bs_slope_reps_1975, bs_intercept_reps_1975, bs_slope_reps_2012 và bs_intercept_reps_2012) và vẽ các đường với các tham số alpha=0.2 và linewidth=0.5 khi gọi plt.plot().
Bài tập này là một phần của khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
Hướng dẫn bài tập
- Tạo các giá trị \(x\) cho các đường bootstrap bằng
np.array(). Chúng nên gồm 10 mm và 17 mm. - Viết vòng lặp
forđể vẽ 100 đường bootstrap cho bộ dữ liệu năm 1975 và 2012. Các đường cho bộ năm 1975 phải có màu'blue'và cho bộ năm 2012 phải có màu'red'. - Nhấn Submit Answer để xem biểu đồ!
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Make scatter plot of 1975 data
_ = plt.plot(bl_1975, bd_1975, marker='.',
linestyle='none', color='blue', alpha=0.5)
# Make scatter plot of 2012 data
_ = plt.plot(bl_2012, bd_2012, marker='.',
linestyle='none', color='red', alpha=0.5)
# Label axes and make legend
_ = plt.xlabel('beak length (mm)')
_ = plt.ylabel('beak depth (mm)')
_ = plt.legend(('1975', '2012'), loc='upper left')
# Generate x-values for bootstrap lines: x
x = np.array([____, ____])
# Plot the bootstrap lines
for i in range(100):
plt.plot(____, ____,
linewidth=0.5, alpha=0.2, color=____)
plt.plot(____, ____,
linewidth=0.5, alpha=0.2, color=____)
# Draw the plot again
plt.show()