1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Statistical Thinking in Python (Part 2)
Connected

cvičení

Vizualizace permutačního vzorkování

Abys lépe pochopil/a, jak permutační vzorkování funguje, v tomto cvičení vygeneruješ permutační vzorky a prohlédneš si je graficky.

Opět použijeme data ze stanice Sheffield Weather Station, tentokrát se zaměříme na měsíční srážky v červnu (suchý měsíc) a v listopadu (mokrý měsíc). Předpokládáme, že jejich rozdělení se může lišit, takže pomocí permutačních vzorků zjistíme, jak by jejich ECDF vypadaly, kdyby měly stejné rozdělení.

Data jsou uložena v NumPy polích rain_june a rain_november.

Pro připomenutí: permutation_sample() má signaturu permutation_sample(data_1, data_2) a vrací permuted_data[:len(data_1)], permuted_data[len(data_1):], kde permuted_data = np.random.permutation(np.concatenate((data_1, data_2))).

Pokyny

100 XP
  • Napiš cyklus for, který vygeneruje 50 permutačních vzorků, vypočítá jejich ECDF a vykreslí je.
    • Pomocí funkce permutation_sample() vygeneruj dvojici permutačních vzorků z rain_june a rain_november.
    • Pro každý ze dvou permutačních vzorků vygeneruj hodnoty x a y pro ECDF pomocí funkce ecdf().
    • Vykresli ECDF prvního permutačního vzorku (x_1 a y_1) jako tečky. Totéž proveď pro druhý permutační vzorek (x_2 a y_2).
  • Vygeneruj hodnoty x a y pro ECDF dat rain_june a rain_november a vykresli tyto ECDF s použitím klíčových argumentů color='red', resp. color='blue'.
  • Označ osy, nastav 2% okraj a zobraz graf. To už je připraveno za tebe – stačí kliknout na Submit!