Distribuzioni di probabilità
Ottimo lavoro con l'esercizio precedente! Ora hai un'idea generale di cosa sia l'approccio bayesiano. Tra le altre cose, sai che per un bayesiano i parametri dei modelli statistici sono variabili aleatorie che possono essere descritte da distribuzioni di probabilità.
Questo esercizio mette alla prova la tua capacità di visualizzare e interpretare distribuzioni di probabilità. Ti è stata fornita una lunga lista di estrazioni da una distribuzione delle altezze delle piante in centimetri, contenuta nella variabile draws. seaborn e matplotlib.pyplot sono stati importati come sns e plt, rispettivamente. È il momento di sporcarsi le mani con i dati!
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi dei dati bayesiana in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Print the list of draws
print(____)
# Print the length of draws
print(____)