Обчислення очікуваної кількості підрахунків

У попередніх вправах ви обчислили середнє та дисперсію даних crab і з'ясували, що вони не рівні. У цій вправі ви потренуєтеся в іншому аналізі на надмірну дисперсію: використаєте вже обчислене середнє та порахуєте очікувану кількість підрахунків для певного значення лічильника, наприклад для нульових підрахунків. Іншими словами, яку кількість нульових супутників ми маємо очікувати у вибірці з огляду на обчислене вибіркове середнє.

Згадайте рисунок з набору даних crab, де помітно велику кількість нульових значень.

Нагадаємо, що для обчислення очікуваної кількості підрахунків за відомим параметром можна скористатися розподілом Пуассона:

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

Набір даних crab і обчислене середнє sat_mean уже завантажено в робочу область.

Ця вправа є частиною курсу

Узагальнені лінійні моделі в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте обчислене середнє sat_mean та нульові підрахунки $y = 0$, щоб знайти очікувану кількість нульових підрахунків. Скористайтеся math factorial().
Порахуйте кількість спостережень із нульовими підрахунками у змінній sat за допомогою sum() і загальну кількість спостережень у вибірці за допомогою len().
Виведіть частку фактичних нульових спостережень до загальної кількості спостережень.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)

Редагувати та запускати код