Vyzkoušej další kandidátní rozdělení

Správná volba vstupních pravděpodobnostních rozdělení je klíčová pro provádění Monte Carlo simulací. Ve videu byla vyhodnocena tři rozdělení, abychom zjistili, které nejlépe odpovídá proměnné age. Šlo o Laplaceovo, normální a exponenciální rozdělení. Nejlepší shodu vykazovalo normální rozdělení.

V tomto cvičení se pokusíš najít rozdělení, které normální překoná! Vyhodnotíš vhodnost rovnoměrného, normálního a exponenciálního rozdělení. Dataset diabetu je načten jako DataFrame dia. Obstojí normální rozdělení i tentokrát?

Následující knihovny jsou již naimportovány: pandas jako pd, scipy.stats jako st a numpy jako np.

Toto cvičení je součástí kurzu

Monte Carlo simulace v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí .fit() přizpůsob rozdělení datům ze sloupce age a poté pomocí .nnlf() získej hodnotu Maximum Likelihood Estimation (MLE) tohoto přizpůsobení.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

distributions = [st.uniform, st.norm, st.expon]
mles = []
for distribution in distributions:
    # Fit the distribution and obtain the MLE value
    pars = distribution.____
    mle = distribution.____
    mles.append(mle)
print(mles)

Upravit a spustit kód