正規分布のPDF
この演習では、正規分布のPDFを調べ、既知の分布のPDFをハッカースタッツで描画する方法も学びます。具体的には、分散の値を変えながら正規分布のPDFを描画します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ統計的思考（パート1）
演習の手順
- 平均が
20、標準偏差が1の正規分布から 100,000 個のサンプルを生成します。標準偏差が3および10の正規分布についても同様に、いずれも平均は20のままで生成します。結果はそれぞれsamples_std1、samples_std3、samples_std10に代入してください。 - 各サンプルのヒストグラムを描画します。各プロットでビン数は 100、キーワード引数は
density=Trueとhisttype='step'を使います。後者を指定すると、理論上の滑らかなPDFに近い見た目になります。plt.hist()は合計で3回呼び出します。 - 最後に Submit を押して、使用した標準偏差を示す凡例を作成し、プロットを表示しましょう。正規分布が何を表しているかをここでは定義していないため、軸ラベルは付けなくて構いません。PDFの形状だけを確認します。
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。
# 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()