Нормальная функция распределения

Теперь, когда вы познакомились с видом нормальной функции плотности вероятности, давайте рассмотрим её функцию распределения. Используя выборки, сгенерированные в предыдущем упражнении (доступные в пространстве имён как samples_std1, samples_std3 и samples_std10), постройте функции распределения.

Это упражнение является частью курса

Статистическое мышление на Python (часть 1)

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте функцию ecdf(), чтобы вычислить значения x и y для функций распределения: x_std1, y_std1, x_std3, y_std3 и x_std10, y_std10 соответственно.
Постройте все три функции распределения в виде точек (не забудьте про именованные аргументы marker и linestyle!).
Нажмите «Отправить ответ», чтобы добавить легенду с указанием использованных стандартных отклонений и отобразить график. Подписывать оси не нужно: мы не определяли, что именно описывает нормальное распределение — нас интересует только форма функций распределения.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Generate CDFs




# Plot CDFs



# Make a legend and show the plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'), loc='lower right')
plt.show()

Редактировать и запускать код