ประเมินความพอดีของการแจกแจงสำหรับตัวแปร ldl

ในแบบฝึกหัดนี้ จะเน้นที่ตัวแปรหนึ่งในชุดข้อมูลเบาหวาน dia ได้แก่ ค่าซีรัมในเลือด ldl โดยจะพิจารณาว่าการแจกแจงแบบ normal ยังเหมาะสมสำหรับ ldl หรือไม่ โดยอาศัยข้อมูลเพิ่มเติมจากการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov

โหลด DataFrame dia ไว้ให้แล้ว รวมถึงได้นำเข้าไลบรารีต่อไปนี้แล้วเช่นกัน: pandas เป็น pd, numpy เป็น np และ scipy.stats เป็น st

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Monte Carlo Simulations ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

กำหนดลิสต์ชื่อ list_of_dists ที่ประกอบด้วยการแจกแจงที่เป็นตัวเลือก ได้แก่ Laplace, normal และ exponential (ตามลำดับนี้) โดยใช้ชื่อที่ถูกต้องจาก scipy.stats
ภายใน loop ให้ฟิตข้อมูลด้วยการแจกแจงความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกัน แล้วบันทึกผลเป็น param
ทำการทดสอบ Kolmogorov–Smirnov เพื่อประเมินความพอดีของการแจกแจง แล้วบันทึกผลลัพธ์เป็น result

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# List candidate distributions to evaluate
list_of_dists = [____]
for i in list_of_dists:
    dist = getattr(st, i)
    # Fit the data to the probability distribution
    param = dist.____
    # Perform the ks test to evaluate goodness-of-fit
    result = ____
    print(result)

แก้ไขและรันโค้ด