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Folgen die Daten unserer Geschichte?

Du hast No-Hitter mit einer Exponentialverteilung modelliert. Erstelle eine ECDF der realen Daten. Überlagere die theoretische CDF mit der ECDF der Daten. So kannst du prüfen, ob die Exponentialverteilung die beobachteten Daten beschreibt.

Es kann hilfreich sein, dir die Funktion aus dem vorherigen Kurs zur Berechnung der ECDF sowie den Code zum Plotten noch einmal anzuschauen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Berechne eine ECDF für die tatsächlichen Zeiten zwischen No-Hittern (nohitter_times). Verwende die Funktion ecdf(), die du im Vorgängerkurs geschrieben hast.
  • Erzeuge eine CDF aus den theoretischen Stichproben aus der letzten Übung (inter_nohitter_time).
  • Plotte x_theor und y_theor als Linie mit plt.plot(). Überlagere dann die ECDF der realen Daten x und y als Punkte. Dazu musst du zusätzlich zu x und y die Keyword-Argumente marker = '.' und linestyle = 'none' in plt.plot() angeben.
  • Setze einen Rand von 2 % im Plot.
  • Zeige den Plot an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create an ECDF from real data: x, y
x, y = ____

# Create a CDF from theoretical samples: x_theor, y_theor
x_theor, y_theor = ____

# Overlay the plots
plt.plot(____, ____)
plt.plot(____, ____, marker=____, linestyle=____)

# Margins and axis labels
plt.margins(____)
plt.xlabel('Games between no-hitters')
plt.ylabel('CDF')

# Show the plot
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen