Normal PDF

Bu egzersizde, Normal PDF’yi keşfedecek ve bilinen bir dağılımın PDF’sini hacker istatistiği kullanarak nasıl çizebileceğini öğreneceksin. Özellikle, farklı varyans değerleri için bir Normal PDF çizeceksin.

Bu egzersiz

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Ortalama 20, standart sapması 1 olan bir Normal dağılımdan 100.000 örnek çek. Aynısını, ortalaması yine 20 olan ve standart sapmaları 3 ve 10 olan Normal dağılımlar için de yap. Sonuçları sırasıyla samples_std1, samples_std3 ve samples_std10 değişkenlerine ata.
Her bir örnek kümesi için birer histogram çiz; her biri için 100 kutu (bins) kullan ve ayrıca density=True ve histtype='step' anahtar argümanlarını ver. İkincisi, grafiğin teorik PDF’ye benzer şekilde pürüzsüz görünmesini sağlar. Toplamda 3 kez plt.hist() çağrısı yapman gerekecek.
Yanıtı Gönder’e basarak hangi standart sapmaları kullandığını gösteren bir açıklama (legend) oluştur ve grafiğini göster! Eksenleri etiketlemene gerek yok; Normal dağılımın neyi tanımladığını belirtmedik, sadece PDF’lerin şekillerine bakıyoruz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Draw 100000 samples from Normal distribution with stds of interest: samples_std1, samples_std3, samples_std10




# Make histograms




# Make a legend, set limits and show plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'))
plt.ylim(-0.01, 0.42)
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır