La PDF Normale

In questo esercizio esplorerai la PDF Normale e imparerai anche un modo per tracciare la PDF di una distribuzione nota usando l’hacker statistics. In particolare, traccerai una PDF Normale per diversi valori della varianza.

Questo esercizio fa parte del corso

Pensare in modo statistico con Python (Parte 1)

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Istruzioni dell'esercizio

Estrai 100.000 campioni da una distribuzione Normale con media 20 e deviazione standard 1. Fai lo stesso per distribuzioni Normali con deviazioni standard 3 e 10, entrambe con media 20. Assegna i risultati rispettivamente a samples_std1, samples_std3 e samples_std10.
Traccia un istogramma di ciascun campione; per ognuno, usa 100 bin, insieme agli argomenti density=True e histtype='step'. Quest’ultimo rende il grafico simile alla PDF teorica e liscia. Dovrai effettuare 3 chiamate a plt.hist().
Premi Invia per creare una legenda che mostri quali deviazioni standard hai usato e per visualizzare il grafico! Non è necessario etichettare gli assi perché non abbiamo definito che cosa descriva la distribuzione Normale; stiamo solo osservando le forme delle PDF.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Draw 100000 samples from Normal distribution with stds of interest: samples_std1, samples_std3, samples_std10




# Make histograms




# Make a legend, set limits and show plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'))
plt.ylim(-0.01, 0.42)
plt.show()

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