ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea variației unei statistici

Anterior, ai calculat variația statisticilor de eșantion. Acum vei vizualiza această variație.

Vom porni de la o variabilă population preîncărcată și o funcție predefinită get_sample_statistics(), care extrage eșantioanele și returnează array-urile cu statisticile lor.

Vom folosi o funcție predefinită plot_hist() care înglobează metoda axis.hist() din matplotlib — aceasta împarte array-ul primit în intervale și îl reprezentă grafic. Astfel vei putea observa că statisticile de eșantion au o distribuție de valori, nu doar o singură valoare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Transmite population în get_sample_statistics() pentru a obține distribuțiile statisticilor de eșantion.
  • Folosește np.linspace() pentru a defini marginile bin-urilor histogramei pentru fiecare array de statistici.
  • Apelează funcția predefinită plot_hist() de două ori, pentru a reprezenta distribuțiile statisticilor means și deviations ca două histograme separate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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')
Editează și rulează codul