Предположим, у вас есть переменная x для возраста и y для богатства, и вы хотите создать модель, которая позволит вам оценивать богатство кого-либо на основе его возраста.У вас есть ряд данных, перечисляющих возраст и богатство людей, и вы хотите использовать эти данные для изучения модели, которая хранится в словаре df отображение x (возраст) и y (богатство) для массивов, хранящих этиdata.
Вы предполагаете, что сила является линейной функцией возраста, но с нормальной распределенной ошибкой вокруг этой линейной функции.Таким образом, существует линейная функция intercept + x_coeff * x, которая предоставляет среднее значение нормального распределения для значения y.
Однако простого объявления модели недостаточно.Вы также должны предоставить данные.Здесь df['x'] используется для вычисления среднего значения, а df['y'] используется в качестве целевого значения y для использования в соответствии с вашей моделью.Другими словами, observed - это способ предоставления наблюдаемых данных для создаваемой переменной (likelihood, что не является хорошим именем; оно должно быть y).