1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)
Connected

ćwiczenie

Jak często zdarzają się mecze bez przebicia?

Liczba meczów rozegranych między kolejnymi meczami bez przebicia (no-hitter) w nowoczesnej erze Major League Baseball (1901–2015) jest zapisana w tablicy nohitter_times.

Jeśli założymy, że mecze bez przebicia opisuje proces Poissona, to czas między nimi ma rozkład wykładniczy. Jak już wiesz, rozkład wykładniczy ma jeden parametr – nazwiemy go \(\tau\) – oznaczający typowy czas między zdarzeniami. Wartość parametru \(\tau\), która najlepiej dopasowuje rozkład wykładniczy do danych, to średni czas między meczami bez przebicia (gdzie czas wyrażony jest w liczbie meczów).

Oblicz wartość tego parametru na podstawie danych. Następnie użyj np.random.exponential(), aby "odtworzyć" historię Major League Baseball – wylosuj czasy między meczami bez przebicia z rozkładu wykładniczego z obliczonym \(\tau\) i narysuj histogram jako przybliżenie funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF).

Biblioteki NumPy, pandas, matplotlib.pyplot i seaborn zostały zaimportowane jako np, pd, plt i sns.

Instrukcje

100 XP
  • Zainicjuj generator liczb losowych wartością 42.
  • Oblicz średni czas (wyrażony w liczbie meczów) między meczami bez przebicia.
  • Wylosuj 100 000 próbek z rozkładu wykładniczego z parametrem obliczonym na podstawie średniego czasu między meczami bez przebicia.
  • Narysuj teoretyczną funkcję gęstości prawdopodobieństwa (PDF) za pomocą plt.hist(). Pamiętaj, aby użyć argumentów kluczowych bins=50, normed=True i histtype='step'. Nie zapomnij opisać osi.
  • Wyświetl wykres.