Evaluarea ajustării distribuției pentru variabila ldl

În acest exercițiu, te vei concentra pe o singură variabilă din setul de date despre diabet dia: serul sanguin ldl. Vei determina dacă distribuția normală rămâne o alegere potrivită pentru ldl, pe baza informațiilor suplimentare oferite de un test Kolmogorov-Smirnov.

DataFrame-ul dia a fost deja încărcat. De asemenea, au fost importate următoarele biblioteci: pandas ca pd, numpy ca np și scipy.stats ca st.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulări Monte Carlo în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Definește o listă numită list_of_dists care să conțină distribuțiile candidate: Laplace, normală și exponențială (în această ordine); folosește numele corecte din scipy.stats.
În interiorul buclei, ajustează datele cu distribuția de probabilitate corespunzătoare și salvează rezultatul ca param.
Efectuează un test Kolmogorov–Smirnov pentru a evalua calitatea ajustării și salvează rezultatele ca result.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# List candidate distributions to evaluate
list_of_dists = [____]
for i in list_of_dists:
    dist = getattr(st, i)
    # Fit the data to the probability distribution
    param = dist.____
    # Perform the ks test to evaluate goodness-of-fit
    result = ____
    print(result)

Editează și rulează codul