Візуалізація варіації статистики
Раніше ви обчислювали варіацію вибіркових статистик. Тепер ви її візуалізуєте.
Ми почнемо з попередньо завантаженої population і заздалегідь визначеної функції get_sample_statistics(), яка вибиратиме вибірки та повертатиме масиви вибіркових статистик.
Тут ми використаємо заздалегідь визначену функцію plot_hist(), що обгортає метод matplotlib axis.hist(), який і бінує, і відображає переданий масив. Таким чином ви побачите, що вибіркові статистики мають розподіл значень, а не лише одне значення.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до лінійного моделювання в Python
Інструкції до вправи
- Передайте
populationуget_sample_statistics(), щоб отримати розподіли вибіркових статистик. - Використайте
np.linspace()для визначення меж бінів гістограми для кожного масиву статистик. - Двічі скористайтеся заздалегідь визначеною
plot_hist(), щоб побудувати розподіли статистикmeansіdeviationsяк дві окремі гістограми.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Generate sample distribution and associated statistics
means, stdevs = get_sample_statistics(____, num_samples=100, num_pts=1000)
# Define the binning for the histograms
mean_bins = np.____(97.5, 102.5, 51)
std_bins = np.____(7.5, 12.5, 51)
# Plot the distribution of means, and the distribution of stdevs
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Means", color='green')
fig = plot_hist(data=____, bins=____, data_name="Stdevs", color='red')