1. Learn
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. Python 中的贝叶斯数据分析
Connected

道练习

分析回归参数

您的线性回归模型包含 4 个参数：截距、服装广告的影响、运动鞋广告的影响，以及方差。各参数后验分布的抽样结果已经为您准备好，分别保存在 intercept_draws、clothes_draws、sneakers_draws 和 sd_draws 中。

在使用模型进行预测之前，先对后验抽样进行可视化分析是一个好习惯。本练习中，您将先查看每个参数抽样的描述性统计量，然后以其中一个参数为例，可视化其后验分布。pymc3 和 pandas 已分别以 pm 和 pd 名称导入。现在就来看看这些参数的抽样吧！

说明 1 / 共 3 个

undefined XP
    1
    2
    3
  • 创建一个名为 posterior_draws_df 的 DataFrame，包含 4 列，每列对应一个参数的后验抽样。