A CDF Normal

Agora que você já entendeu como é a PDF Normal, vamos analisar sua CDF. Usando as amostras que você gerou no último exercício (no seu namespace como samples_std1, samples_std3 e samples_std10), gere e plote as CDFs.

Este exercicio faz parte do curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 1)

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Instruções do exercicio

Use sua função ecdf() para gerar valores x e y para as CDFs: x_std1, y_std1, x_std3, y_std3 e x_std10, y_std10, respectivamente.
Plote as três CDFs como pontos (não se esqueça dos argumentos nomeados marker e linestyle!).
Clique em Enviar para criar uma legenda, mostrando quais desvios-padrão você usou, e para exibir o gráfico. Não é necessário rotular os eixos porque não definimos o que está sendo descrito pela distribuição Normal; estamos apenas observando os formatos das CDFs.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Generate CDFs




# Plot CDFs



# Make a legend and show the plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'), loc='lower right')
plt.show()

Editar e Executar Código