Rozkłady prawdopodobieństwa
Świetna robota w poprzednim ćwiczeniu! Masz już ogólne pojęcie o tym, na czym polega podejście bayesowskie. Wiesz między innymi, że dla bayesisty parametry modeli statystycznych są zmiennymi losowymi, które można opisać za pomocą rozkładów prawdopodobieństwa.
To ćwiczenie sprawdzi twoją umiejętność wizualizacji i interpretacji rozkładów prawdopodobieństwa. Masz do dyspozycji długą listę próbek z rozkładu wysokości roślin (w centymetrach), zapisaną w zmiennej draws. Biblioteki seaborn i matplotlib.pyplot zostały już zaimportowane jako sns i plt. Czas wziąć się do roboty!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Bayesowska analiza danych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print the list of draws
print(____)
# Print the length of draws
print(____)