预测分布
分析参数抽样做得很好！现在让我们用线性回归模型来做预测。如果决定展示 10 条服装广告和 10 条运动鞋广告，预计会有多少次点击？要得到答案，您需要从预测分布中抽样：这是一个正态分布，其均值由线性回归公式给出，标准差由模型估计。
首先，您将用各参数后验分布的均值来做摘要。然后，按照回归方程计算预测分布的均值。接着，从预测分布中抽样，最后绘制其密度图。为方便起见，这里给出回归公式：
pymc3、numpy 和 seaborn 已按常用别名导入。
本练习是课程的一部分
Python 中的贝叶斯数据分析
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Aggregate posteriors of the parameters to point estimates
intercept_coef = ____
sneakers_coef = ____
clothes_coef = ____
sd_coef = ____