ldl 변수의 분포 적합도 평가
이 연습 문제에서는 당뇨 데이터셋 dia의 한 변수인 ldl 혈청 수치에 집중해 볼 거예요. Kolmogorov-Smirnov 검정에서 제공하는 추가 정보를 바탕으로, ldl에 정규분포가 여전히 좋은 선택인지 판단해 보세요.
dia DataFrame은 이미 로드되어 있어요. 다음 라이브러리들도 가져와 두었습니다: pandas는 pd, numpy는 np, scipy.stats는 st로 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션
연습 안내
- 후보 분포인 Laplace, 정규, 지수 분포를 그 순서대로 포함하는 리스트
list_of_dists를 정의하고,scipy.stats의 올바른 이름을 사용하세요. - 루프 안에서 해당 확률분포로 데이터를 적합하고, 결과를
param에 저장하세요. - Kolmogorov–Smirnov 검정을 수행해 적합도를 평가하고, 결과를
result에 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# List candidate distributions to evaluate
list_of_dists = [____]
for i in list_of_dists:
dist = getattr(st, i)
# Fit the data to the probability distribution
param = dist.____
# Perform the ks test to evaluate goodness-of-fit
result = ____
print(result)