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

cvičení

Proč je tento parametr optimální?

Teď vyber vzorky z exponenciálního rozdělení, kde \(\tau\) je dvakrát větší než optimální \(\tau\). Totéž proveď pro \(\tau\) poloviční. Z těchto vzorků vytvoř CDF a překryj je se svými daty. Uvidíš, že ta data reprodukují hůře. Hodnota \(\tau\) vypočítaná z průměrných časů mezi no-hittery je tedy optimální v tom smyslu, že nejlépe odpovídá skutečným datům.

Poznámka: V tomto i všech následujících cvičeních je generátor náhodných čísel předem inicializovaný, abys nemusel/a zbytečně opisovat kód.

Pokyny

100 XP
  • Vyber 10000 vzorků z exponenciálního rozdělení s parametrem \(\tau_{1/2}\) = tau/2.
  • Vyber 10000 vzorků z exponenciálního rozdělení s parametrem \(\tau_{2}\) = 2*tau.
  • Z obou sad vzorků vytvoř CDF pomocí své funkce ecdf().
  • Přidej tyto dvě CDF jako křivky do grafu. Tento krok je za tebe již připravený – stačí kliknout na tlačítko pro odeslání a zobrazit graf!