Visualizzare la variazione di una statistica
In precedenza hai calcolato la variazione delle statistiche campionarie. Ora visualizzerai quella variazione.
Partiremo da un population già caricato e da una funzione predefinita get_sample_statistics() che estrae i campioni e restituisce gli array delle statistiche campionarie.
Qui useremo una funzione predefinita plot_hist() che incapsula il metodo matplotlib axis.hist(), il quale suddivide in classi e traccia l'array passato. In questo modo puoi vedere come le statistiche campionarie abbiano una distribuzione di valori, non solo un singolo valore.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla modellazione lineare in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Passa
populationaget_sample_statistics()per ottenere le distribuzioni delle statistiche campionarie. - Usa
np.linspace()per definire i bordi dei bin dell'istogramma per ciascun array di statistiche. - Usa due volte la funzione predefinita
plot_hist()per tracciare le distribuzioni delle statistichemeansedeviationscome due istogrammi separati.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Generate sample distribution and associated statistics
means, stdevs = get_sample_statistics(____, num_samples=100, num_pts=1000)
# Define the binning for the histograms
mean_bins = np.____(97.5, 102.5, 51)
std_bins = np.____(7.5, 12.5, 51)
# Plot the distribution of means, and the distribution of stdevs
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Means", color='green')
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Stdevs", color='red')