การแจกแจงแบบปกติ
มาถึงการแจกแจงที่เป็นที่รู้จักและมีประโยชน์ที่สุดในกลุ่มนี้ นั่นคือ การแจกแจงแบบปกติ (normal) หรือที่เรียกว่า Gaussian ในสไลด์ เราได้พูดถึงรูปร่างของกราฟระฆังคว่ำและวิธีที่การแจกแจงแบบปกติร่วมกับทฤษฎีบทลิมิตกลาง ช่วยให้เราสามารถทำการทดสอบสมมติฐานได้
เช่นเดียวกับแบบฝึกหัดก่อนหน้า เราจะเริ่มด้วยการจำลองข้อมูลและตรวจสอบลักษณะการแจกแจง จากนั้นเจาะลึกลงไปเพื่อตรวจสอบ ความน่าจะเป็นของการสังเกตค่าต่างๆ
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ฝึกทำข้อสอบสัมภาษณ์สถิติด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างข้อมูลสำหรับการแจกแจงโดยใช้ฟังก์ชัน
rvs()โดยกำหนด size เป็น 1000 แล้วกำหนดให้กับตัวแปรdata - แสดงฮิสโทแกรมด้วย
matplotlibเพื่อตรวจสอบรูปร่างของการแจกแจง - สำหรับการแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน ความน่าจะเป็นที่จะสังเกตค่ามากกว่า 2 คือเท่าใด
- เมื่อดูจาก ตัวอย่างของเรา ความน่าจะเป็นที่จะสังเกตค่ามากกว่า 2 คือเท่าใด
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Generate normal data
from scipy.stats import norm
data = norm.rvs(size=____)
# Plot distribution
plt.hist(____)
plt.show()
# Compute and print true probability for greater than 2
true_prob = 1 - norm.cdf(____)
print(____)
# Compute and print sample probability for greater than 2
sample_prob = sum(obs > ____ for obs in data) / len(____)
print(____)