Odhad parametrů populace

Představ si soustavu ("populaci") satelitů obíhajících po dobu celého roku, přičemž vzdálenost uražená za každou hodinu je měřena v kilometrech. Naměřené vzdálenosti se hodinu od hodiny liší kvůli neznámým vlivům orbitální dynamiky. Předpokládejme, že nemáme k dispozici všechna data za celý rok, ale chceme sestavit populační model variací v hodinové uražené vzdálenosti (rychlosti) na základě vzorku měření.

V tomto cvičení budeš předpokládat, že populace hodinových vzdáleností je nejlépe popsána gaussovým rozdělením, a dále že parametry tohoto populačního modelu lze odhadnout ze vzorkových statistik. Začni s předpřipraveným polem sample_distances, které bylo odebráno z populace satelitů.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do lineárního modelování v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej průměr a směrodatnou odchylku hodnot sample_distances.
Použij vzorkové statistiky mean a stdev jako dobré odhady parametrů mu a sigma populačního modelu.
Předej tyto hodnoty spolu s sample_distances do předpřipravené funkce gaussian_model() a sestav tak populační model.
Pomocí předpřipravené funkce plot_model_and_data() zobraz vzorková data a populační model společně v jednom grafu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compute the mean and standard deviation of the sample_distances
sample_mean = np.mean(____)
sample_stdev = np.std(____)

# Use the sample mean and stdev as estimates of the population model parameters mu and sigma
population_model = gaussian_model(____, mu=____, sigma=____)

# Plot the model and data to see how they compare
fig = plot_data_and_model(sample_distances, population_model)

Upravit a spustit kód