Wizualizacja zmienności statystyki
Wcześniej obliczałeś zmienność statystyk próbkowych. Teraz zwizualizujesz tę zmienność.
Zaczniemy od wczytanej populacji population oraz gotowej funkcji get_sample_statistics(), która pobiera próbki i zwraca tablice ze statystykami próbkowymi.
Skorzystamy też z gotowej funkcji plot_hist(), która opakowuje metodę axis.hist() z biblioteki matplotlib. Funkcja ta jednocześnie dzieli tablicę na przedziały i rysuje histogram. Dzięki temu zobaczysz, że statystyki próbkowe mają rozkład wartości – nie są pojedynczą liczbą.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do modelowania liniowego w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przekaż
populationdo funkcjiget_sample_statistics(), aby uzyskać rozkłady statystyk próbkowych. - Użyj
np.linspace(), aby zdefiniować krawędzie przedziałów histogramu dla każdej tablicy statystyk. - Użyj gotowej funkcji
plot_hist()dwukrotnie – raz do wykreślenia rozkładumeans, raz do wykreślenia rozkładudeviations, jako dwa osobne histogramy.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Generate sample distribution and associated statistics
means, stdevs = get_sample_statistics(____, num_samples=100, num_pts=1000)
# Define the binning for the histograms
mean_bins = np.____(97.5, 102.5, 51)
std_bins = np.____(7.5, 12.5, 51)
# Plot the distribution of means, and the distribution of stdevs
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Means", color='green')
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Stdevs", color='red')