Normální CDF

Teď, když máš představu o tom, jak vypadá normální PDF, se pojďme podívat na jeho CDF. Pomocí vzorků, které jsi vygeneroval/a v minulém cvičení (dostupných v namespace jako samples_std1, samples_std3 a samples_std10), vygeneruj a vykresli příslušné CDF.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistical Thinking in Python (Part 1)

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí funkce ecdf() vygeneruj hodnoty x a y pro CDF: x_std1, y_std1, x_std3, y_std3 a x_std10, y_std10.
Vykresli všechny tři CDF jako body (nezapomeň na argumenty marker a linestyle!).
Klikni na Submit a zobrazí se legenda s použitými směrodatnými odchylkami a výsledný graf. Osy není třeba popisovat, protože jsme nedefinovali, co normální rozdělení popisuje – zatím se jen díváme na tvary CDF.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Generate CDFs




# Plot CDFs



# Make a legend and show the plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'), loc='lower right')
plt.show()

Upravit a spustit kód