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  3. Pythonで学ぶ線形モデリング入門
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Exercise

母集団パラメータの推定

1 年間周回する多数（「母集団」）の人工衛星を想像してください。各時点（1 時間ごと）で移動した距離を km 単位で測定します。軌道力学の複雑さにより、時間ごとに観測される距離にはばらつきがあります。1 年分すべてのデータは測定できないと仮定しますが、測定した標本に基づいて、1 時間あたりの軌道距離（速度）の変動について母集団モデルを構築したいとします。

この演習では、1 時間ごとの距離の母集団はガウス分布で最もよく表され、さらにその母集団モデルのパラメータは標本統計量から推定できると仮定します。衛星の母集団から抽出された事前読み込みの sample_distances から始めてください。

Instructions

100 XP
  • sample_distances の平均と標準偏差を計算します。
  • 標本統計量である mean と stdev を、母集団モデルのパラメータ mu と sigma の良い推定値として用います。
  • それらの値と sample_distances を、定義済みの gaussian_model() に渡して母集団モデルを構築します。
  • 定義済みの plot_model_and_data() を使って、標本データと母集団モデルを一緒にプロットします。