Hodnocení shody rozdělení pro proměnnou ldl

V tomto cvičení se zaměříš na jednu proměnnou diabetického datasetu dia: hodnoty krevního séra ldl. Na základě výsledků Kolmogorov–Smirnovova testu posoudíš, zda je normální rozdělení pro ldl stále vhodnou volbou.

DataFrame dia je již načtený. Jsou také importovány tyto knihovny: pandas jako pd, numpy jako np a scipy.stats jako st.

Toto cvičení je součástí kurzu

Monte Carlo simulace v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Definuj seznam list_of_dists obsahující kandidátní rozdělení: Laplaceovo, normální a exponenciální (v tomto pořadí); použij správné názvy z scipy.stats.
Uvnitř smyčky proveď fitování dat pomocí příslušného pravděpodobnostního rozdělení a výsledek ulož jako param.
Proveď Kolmogorov–Smirnovův test pro posouzení shody s daty a výsledky ulož jako result.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# List candidate distributions to evaluate
list_of_dists = [____]
for i in list_of_dists:
    dist = getattr(st, i)
    # Fit the data to the probability distribution
    param = dist.____
    # Perform the ks test to evaluate goodness-of-fit
    result = ____
    print(result)

Upravit a spustit kód