Die Normalverteilungs-CDF

Nachdem du ein Gefühl dafür bekommen hast, wie die Normalverteilungs-PDF aussieht, schauen wir uns jetzt ihre CDF an. Verwende die Stichproben aus der letzten Übung (in deinem Namespace als samples_std1, samples_std3 und samples_std10), um die CDFs zu erzeugen und zu plotten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Statistical Thinking in Python (Teil 1)</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende deine Funktion ecdf(), um x- und y-Werte für die CDFs zu erzeugen: x_std1, y_std1, x_std3, y_std3 und x_std10, y_std10.
Plotte alle drei CDFs als Punkte (vergiss die Schlüsselwortargumente marker und linestyle nicht!).
Klicke auf Antwort senden, um eine Legende zu erstellen, die zeigt, welche Standardabweichungen du verwendet hast, und um deinen Plot anzuzeigen. Es ist nicht nötig, die Achsen zu beschriften, da wir nicht definiert haben, was durch die Normalverteilung beschrieben wird; wir betrachten nur die Formen der CDFs.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Generate CDFs




# Plot CDFs



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

Code bearbeiten und ausführen