เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ข้อมูลสอดคล้องกับสมมติฐานของเราหรือไม่?

คุณได้สร้างโมเดลของ no-hitter โดยใช้การแจกแจงแบบเอกซ์โพเนนเชียลแล้ว ตอนนี้ให้สร้าง ECDF จากข้อมูลจริง แล้วซ้อนทับ CDF เชิงทฤษฎีกับ ECDF จากข้อมูล เพื่อตรวจสอบว่าการแจกแจงแบบเอกซ์โพเนนเชียลอธิบายข้อมูลที่สังเกตได้ดีเพียงใด

อาจเป็นประโยชน์ถ้าทบทวนฟังก์ชันที่เขียนไว้ในคอร์สก่อนหน้า สำหรับการคำนวณ ECDF รวมถึงโค้ดที่ใช้พล็อตกราฟ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Statistical Thinking in Python (ตอนที่ 2)

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • คำนวณ ECDF จากช่วงเวลาจริงระหว่าง no-hitter (nohitter_times) โดยใช้ฟังก์ชัน ecdf() ที่เขียนไว้ในคอร์สก่อนหน้า
  • สร้าง CDF จากตัวอย่างเชิงทฤษฎีที่ได้จากแบบฝึกหัดที่แล้ว (inter_nohitter_time)
  • พล็อต x_theor และ y_theor เป็นเส้นโดยใช้ plt.plot() จากนั้นซ้อนทับ ECDF ของข้อมูลจริง x และ y เป็นจุด โดยระบุ keyword arguments marker = '.' และ linestyle = 'none' เพิ่มเติมนอกเหนือจาก x และ y ภายใน plt.plot()
  • กำหนดระยะขอบของกราฟเป็น 2%
  • แสดงกราฟ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create an ECDF from real data: x, y
x, y = ____

# Create a CDF from theoretical samples: x_theor, y_theor
x_theor, y_theor = ____

# Overlay the plots
plt.plot(____, ____)
plt.plot(____, ____, marker=____, linestyle=____)

# Margins and axis labels
plt.margins(____)
plt.xlabel('Games between no-hitters')
plt.ylabel('CDF')

# Show the plot
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด