Încearcă alte distribuții candidate

Alegerea corectă a distribuțiilor de probabilitate pentru variabilele de intrare este esențială în simulările Monte Carlo. În videoclip, au fost evaluate trei distribuții pentru a determina care se potrivește cel mai bine variabilei age: distribuția Laplace, distribuția normală și distribuția exponențială. Distribuția normală s-a dovedit a fi cea mai bună alegere.

În acest exercițiu, vei căuta o distribuție care să îmbunătățească ajustarea față de distribuția normală! Vei evalua ajustarea distribuțiilor uniforme, normale și exponențiale. Setul de date despre diabet a fost încărcat ca DataFrame sub numele dia. Oare distribuția normală va rămâne în continuare cea mai bună?

Următoarele biblioteci au fost importate deja: pandas ca pd, scipy.stats ca st și numpy ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulări Monte Carlo în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește .fit() pentru a ajusta o distribuție la datele din coloana age, apoi folosește .nnlf() pentru a obține valoarea Estimării prin Maximum de Verosimilitate (MLE) a ajustării.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

distributions = [st.uniform, st.norm, st.expon]
mles = []
for distribution in distributions:
    # Fit the distribution and obtain the MLE value
    pars = distribution.____
    mle = distribution.____
    mles.append(mle)
print(mles)

Editează și rulează codul