Distribuições de probabilidade
Muito bem no exercício anterior! Agora você já tem a ideia geral do que é a abordagem Bayesiana. Entre outras coisas, você sabe que, para um Bayesiano, os parâmetros de modelos estatísticos são variáveis aleatórias que podem ser descritas por distribuições de probabilidade.
Este exercício vai testar sua habilidade de visualizar e interpretar distribuições de probabilidade. Você recebeu uma longa lista de amostras de uma distribuição das alturas de plantas em centímetros, armazenada na variável draws. seaborn e matplotlib.pyplot já foram importados como sns e plt, respectivamente. Hora de colocar a mão na massa com os dados!
Este exercício faz parte do curso
Análise de Dados Bayesiana em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Print the list of draws
print(____)
# Print the length of draws
print(____)