1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Обобщённые линейные модели в Python
Connected

Вправа

Вычисление ожидаемого числа наблюдений

В предыдущих упражнениях вы вычислили среднее значение и дисперсию данных crab и убедились, что они не равны. В этом упражнении вы попрактикуетесь в ещё одном способе анализа избыточного рассеяния: с помощью уже вычисленного среднего вы рассчитаете ожидаемое число наблюдений для определённого значения счётчика — например, для нулевого. Иными словами, сколько нулевых значений числа спутников следует ожидать в выборке при известном выборочном среднем.

Вспомните график по набору данных crab, на котором заметно большое количество нулевых значений.

Напомним, что для вычисления ожидаемого числа наблюдений при заданном параметре используется распределение Пуассона:

$$ P(y)=\frac{\lambda^ye^{-\lambda}}{y!} $$

Набор данных crab и вычисленное среднее sat_mean уже загружены в рабочую область.

Інструкції

100 XP
  • Используя вычисленное среднее sat_mean и нулевое значение счётчика \(y = 0\), вычислите ожидаемое число нулевых наблюдений. Примените функцию factorial() из модуля math.
  • Вычислите количество наблюдений с нулевым значением в переменной sat с помощью функции sum(), а общее число наблюдений в выборке — с помощью функции len().
  • Выведите отношение числа фактических нулевых наблюдений к общему числу наблюдений.