1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Symulacje Monte Carlo w Pythonie
Connected

упражнение

Wypróbuj inne rozkłady kandydujące

Odpowiedni dobór rozkładów prawdopodobieństwa dla danych wejściowych jest kluczowy podczas przeprowadzania symulacji Monte Carlo. W filmie oceniono trzy rozkłady, aby wybrać ten, który najlepiej pasuje do zmiennej age. Były to rozkłady Laplace'a, normalny i wykładniczy. Najlepsze dopasowanie uzyskał rozkład normalny.

W tym ćwiczeniu sprawdzisz, czy uda ci się znaleźć rozkład lepiej dopasowany niż normalny! Ocenisz dopasowanie rozkładów: jednostajnego, normalnego i wykładniczego. Zbiór danych dotyczących cukrzycy został wczytany jako ramka danych dia. Czy rozkład normalny nadal okaże się najlepszy?

Następujące biblioteki zostały już zaimportowane: pandas jako pd, scipy.stats jako st oraz numpy jako np.

Инструкции

100 XP
  • Użyj .fit(), aby dopasować rozkład do danych z kolumny age, a następnie użyj .nnlf(), aby uzyskać wartość estymacji największej wiarygodności (MLE) dla dopasowania.