預測分佈
你剛剛把參數的抽樣結果分析得很好！現在來用線性迴歸模型做預測吧。如果你決定各投放 10 則服飾廣告與 10 則球鞋廣告，預期會有多少點擊？要找出答案，你需要從預測分佈中抽樣：也就是平均數由線性迴歸公式決定、標準差由模型估計的常態分佈。
你會先以各參數後驗分佈的平均數作為摘要。接著，依照迴歸方程式計算預測分佈的平均數。然後，從預測分佈中抽樣，最後繪製其機率密度。為方便起見，這裡提供迴歸公式：
pymc3、numpy 和 seaborn 已經用慣用的別名匯入。
本練習屬於課程
Bayesian Data Analysis in Python
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Aggregate posteriors of the parameters to point estimates
intercept_coef = ____
sneakers_coef = ____
clothes_coef = ____
sd_coef = ____