ほかの候補分布を試す
Monte Carlo シミュレーションを行うには、入力の確率分布を適切に選ぶことが重要です。動画では、age 変数に最も適合する分布を判断するために、ラプラス分布、正規分布、指数分布の3つを評価しました。最も適合したのは正規分布でした。
この演習では、正規分布よりも適合が良い分布を見つけられるか試してみます。一様分布、正規分布、指数分布の適合度を評価します。糖尿病データセットは DataFrame dia として読み込まれています。正規分布は依然として最良でしょうか？
次のライブラリがすでにインポートされています：pandas は pd、scipy.stats は st、numpy は np。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
演習の手順
.fit()を使ってageデータに分布を当てはめ、その後.nnlf()を使って当てはめの最尤推定（MLE）値を取得します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
distributions = [st.uniform, st.norm, st.expon]
mles = []
for distribution in distributions:
# Fit the distribution and obtain the MLE value
pars = distribution.____
mle = distribution.____
mles.append(mle)
print(mles)