BaşlayınÜcretsiz başlayın

Veriler hikayemize uyuyor mu?

No-hitter'ları Üstel (Exponential) dağılım kullanarak modelledin. Gerçek verinin ECDF'sini oluştur. Kuramsal CDF'yi veriden elde ettiğin ECDF ile üst üste bindir. Bu, Üstel dağılımın gözlenen veriyi açıklayıp açıklamadığını doğrulamana yardımcı olur.

ECDF hesaplamak için önceki kursta yazdığın fonksiyonu ve onu nasıl çizdirdiğine dair yazdığın kodu hatırlamak işine yarayabilir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • No-hitter'lar arasındaki gerçek zamanlardan (nohitter_times) bir ECDF hesapla. Bunu, önceki kursta yazdığın ecdf() fonksiyonunu kullanarak yap.
  • Son egzersizde aldığın kuramsal örneklerden (inter_nohitter_time) bir CDF oluştur.
  • x_theor ve y_theor'u plt.plot() ile çizgi olarak çiz. Ardından gerçek verinin ECDF'si olan x ve y'yi noktalar halinde bindir. Bunu yapmak için plt.plot() içinde x ve y'nin yanı sıra marker = '.' ve linestyle = 'none' anahtar argümanlarını belirtmen gerekiyor.
  • Grafikte yüzde 2 marj ayarla.
  • Grafiği göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır