Beklenen sayım sayısını hesaplama

Önceki egzersizlerde yengeç verilerinin ortalamasını ve varyansını hesapladın ve bunların eşit olmadığını gördün. Bu egzersizde, önceden hesaplanan ortalamayı kullanarak ve belli bir sayım değeri (örneğin sıfır sayımları) için beklenen sayım sayısını hesaplayarak aşırı saçılma için başka bir analiz yapacaksın. Başka bir deyişle, hesaplanan örnek ortalaması verildiğinde örnekte kaç adet sıfır uydu beklemeliyiz?

crab veri kümesindeki grafiği hatırla; çok sayıda sıfır sayım olduğunu fark edebilirsin.

Parametre verildiğinde beklenen sayım sayısını hesaplamak için Poisson dağılımını kullanabileceğini hatırla. Dağılım şu şekilde tanımlanır:

$$ P(y)=\frac{\lambda^ye^{-\lambda}}{y!} $$

crab veri kümesi ve hesaplanan ortalama sat_mean çalışma alanına önceden yüklenmiştir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Hesaplanan ortalama sat_mean ve sıfır sayımlar $y = 0$ ile beklenen sıfır sayım sayısını hesapla. math factorial() kullan.
sum() kullanarak sat değişkeninde sıfır sayımı olan gözlem sayısını ve len() ile örnekteki toplam gözlem sayısını hesapla.
Gerçek sıfır sayımı gözlemlerinin toplam gözlemlere oranını yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Expected number of zero counts
exp_zero_cnt = ((____**____)*np.____(-____))/math.____(____)

# Print exp_zero_counts
print('Expected zero counts given mean of ', round(____,3), 
      'is ', round(____,3)*100)

# Number of zero counts in sat variable
actual_zero_cnt = sum(____[____]  == 0)

# Number of observations in crab dataset
num_obs = len(____)

# Print the percentage of zero count observations in the sample
print('Actual zero counts in the sample: ', round(____ / ____,3)*100)

Kodu Düzenle ve Çalıştır