НачатьНачать бесплатно

Моделирование тюремных данных с помощью Weibull

Вы — социолог, изучающий время до повторного ареста осуждённых после освобождения. DataFrame prison содержит данные о 432 осуждённых, освобождённых из тюрем штата Мэриленд в 1970-х годах и находившихся под наблюдением в течение года после выхода на свободу.

Вам предстоит смоделировать функцию выживаемости для времени до ареста с помощью модели Weibull.

Библиотека matplotlib.pyplot импортирована как plt, библиотеки pandas и numpy — как pd и np соответственно. При необходимости используйте консоль для изучения DataFrame и его столбцов.

Это упражнение является частью курса

Анализ выживаемости в Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import WeibullFitter class
____

# Instantiate WeibullFitter class wb
____
Редактировать и запускать код