Равны ли среднее и дисперсия?
Одно из допущений модели Пуассона состоит в том, что среднее значение должно быть равно дисперсии. Как вы узнали на лекции, если это допущение нарушается, возникает сверхдисперсия. Не учитывая сверхдисперсию, вы рискуете неверно интерпретировать стандартные ошибки модели.
В этом упражнении вы сначала вычислите среднее и дисперсию числа спутников у самок крабов.
Набор данных crab уже загружен в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Обобщённые линейные модели в Python
Инструкции к упражнению
- Используйте функцию
mean()изnumpy, чтобы вычислить и вывести выборочное среднее для переменной числа спутниковsatи сохраните его какsat_mean. - Используйте функцию
var()изnumpy, чтобы вычислить и вывести выборочную дисперсию для переменной числа спутниковsatи сохраните её какsat_var. - Вычислите и выведите отношение
sat_varкsat_mean.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute and print sample mean of the number of satellites: sat_mean
____ = np.____(____.____)
print('Sample mean:', round(____, 3))
# Compute and print sample variance of the number of satellites: sat_var
____ = np.____(____.____)
print('Sample variance:', round(____, 3))
# Compute ratio of variance to mean
print('Ratio:', round(____/____, 3))