Kom igångKom igång gratis

Visualisera en statistikas variation

Tidigare har du beräknat variationen hos urvalsstatistikor. Nu ska du visualisera den variationen.

Vi utgår från en fördefinierad population och en fördefinierad funktion get_sample_statistics() som drar urval och returnerar arrayer med urvalsstatistikor.

Här använder vi en fördefinierad funktion plot_hist() som är ett omslag runt matplotlib-metoden axis.hist(). Den delar in och ritar upp det inskickade arrayet. På så sätt kan du se att urvalsstatistikorna har en fördelning av värden – inte bara ett enskilt värde.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till linjär modellering i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skicka in population till get_sample_statistics() för att hämta fördelningarna för urvalsstatistikorna.
  • Använd np.linspace() för att definiera bin-kanter för varje statistikarray.
  • Använd den fördefinierade plot_hist() två gånger för att rita upp statistikfördelningarna means och deviations som två separata histogram.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Generate sample distribution and associated statistics
means, stdevs = get_sample_statistics(____, num_samples=100, num_pts=1000)

# Define the binning for the histograms
mean_bins = np.____(97.5, 102.5, 51)
std_bins = np.____(7.5, 12.5, 51)

# Plot the distribution of means, and the distribution of stdevs
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Means", color='green')
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Stdevs", color='red')
Redigera och kör kod