Simple Linear Regression #2

이번에는 Exercise 22의 문제이다. 온도에 따른 Chirping rate의 그래프를 그리는 문제이다.

Temperature(‘C)	Chirping rate (chirps/min)	Temperature(‘C)	Chirping rate (chirps/min)
20	113	30	188
22	128	32	203
24	143	34	218
26	158	36	233
28	173

(a) Make a scatter plot of these data

위의 table을 plot을 하면 아래와 같은 분포의 그래프가 된다. 21번 문제와 마찬가지로 y=mx+b의 1차 다항식으로 나타낼 수 있다.

(b) Find and graph the regression line.

 풀이 과정은 밑에 포스트에 정리하였으므로 생략. matplotlib로 꾸미는 연습을 좀 해보았다.

(c) Use the linear model in part(b) to estimate the chirping rate at 40 °c.

marker 및 text를 삽입하는 코드는 다음과 같다. text위치는 적당히 보기 좋은 위치에 잡도록한다.

plt.plot ( 40, mb[0]*40+mb[1],marker='o',markersize=10) 
plt.text ( 38, mb[0]*40+mb[1] - 10, 'rate = %d'%(mb[0]*40+mb[1]) )

위의 linear least squre method는 scipy에서 지원을 해준다.

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.lstsq.html

다음 문제는 이것을 이용하여 해결해보도록 한다.