Algunas personas condenadas en el estudio fueron puestas en libertad condicional. Como las personas en libertad condicional están sujetas a restricciones más estrictas, sospechas que su tasa inicial de arresto es alta pero disminuye con el tiempo, mientras que la tasa de arresto de las demás aumenta con el tiempo.

Ajustarás un estimador de Weibull por separado para quienes están y no están en libertad condicional. Luego compararás los parámetros de sus modelos para verificar tu hipótesis. El DataFrame que vas a usar se llama prison.

La biblioteca matplotlib.pyplot está importada como plt, y las bibliotecas pandas y numpy están importadas como pd y np, respectivamente. La clase WeibullFitter ya se ha importado y se ha creado una nueva instancia llamada wb. Usa la consola para explorar el DataFrame cuando lo necesites.

Modelo de Weibull con covariables

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