Visualizando a variação de uma estatística
Antes, você calculou a variação de estatísticas amostrais. Agora, você vai visualizar essa variação.
Vamos começar com uma population pré-carregada e uma função get_sample_statistics() predefinida para extrair as amostras e retornar os arrays das estatísticas amostrais.
Aqui, usaremos uma função plot_hist() predefinida que encapsula o método axis.hist() do matplotlib, que tanto cria as classes (bins) quanto plota o array passado. Assim, você pode ver como as estatísticas amostrais formam uma distribuição de valores, e não apenas um único valor.
Este exercicio faz parte do curso
Introdução à Modelagem Linear em Python
Instruções do exercicio
- Passe
populationparaget_sample_statistics()para obter as distribuições das estatísticas amostrais. - Use
np.linspace()para definir as bordas dos bins do histograma para cada array de estatística. - Use a função predefinida
plot_hist()duas vezes para plotar as distribuiçõesmeansedeviationscomo dois histogramas separados.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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')