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  3. Pythonで学ぶ統計思考（パート2）
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अभ्यास

データは私たちの仮説に合っているでしょうか？

あなたはノーヒットノーランの発生間隔を指数分布でモデル化しました。実データの ECDF を作成し、理論的な CDF と重ね合わせて表示しましょう。これにより、指数分布が観測データを記述しているかを確認できます。

ECDF を計算するために［前のコースで作成した関数］(https://campus.datacamp.com/courses/statistical-thinking-in-python-part-1/graphical-exploratory-data-analysis?ex=12)や、［それをプロットするコード］(https://campus.datacamp.com/courses/statistical-thinking-in-python-part-1/graphical-exploratory-data-analysis?ex=13)を思い出しておくと役に立ちます。

निर्देश

100 XP
  • ノーヒットノーランの間隔の実データ（nohitter_times）から ECDF を計算します。前編コースで作成した ecdf() 関数を使ってください。
  • 前の演習で取得した理論サンプル（inter_nohitter_time）から CDF を作成します。
  • plt.plot() を使って x_theor と y_theor を線でプロットします。続いて、実データの ECDF である x と y を点で重ねます。そのために、plt.plot() の引数に x と y に加えて、キーワード引数 marker = '.' と linestyle = 'none' を指定します。
  • プロットの余白を 2% に設定します。
  • プロットを表示します。