Чи розподілені результати Belmont Stakes за нормальним законом?

Із 1926 року Belmont Stakes — це забіг на 1,5 милі для трирічних чистокровних коней. Secretariat у 1973 році показав найшвидший результат в історії Belmont Stakes. Хоча це був найшвидший рік, 1970-й став найповільнішим через надзвичайно вологі та багнисті умови. Вилучивши ці дві викидні точки з набору даних, обчисліть середнє та стандартне відхилення часу переможців Belmont. Згенеруйте вибірку з нормального розподілу з цими параметрами за допомогою функції rng.normal() і побудуйте CDF. Накладіть ECDF для часів переможців Belmont. Чи наближаються ці дані до нормального розподілу?

Примітка: Джастін зібрав дані про Belmont Stakes зі сторінки Вікіпедії про Belmont.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне мислення в Python (Частина 1)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть середнє та стандартне відхилення часу переможців Belmont після вилучення двох викидів. Ці дані містяться в масиві NumPy belmont_no_outliers.
Візьміть 10 000 вибірок із нормального розподілу з цими параметрами за допомогою rng.normal().
Обчисліть CDF теоретичних вибірок і ECDF даних переможців Belmont, записавши результати у x_theor, y_theor та x, y відповідно.
Натисніть Submit Answer, щоб побудувати CDF ваших вибірок разом із ECDF, підпишіть осі та відобразіть графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Compute mean and standard deviation: mu, sigma



# Sample out of a normal distribution with this mu and sigma: samples


# Get the CDF of the samples and of the data



# Plot the CDFs and show the plot
_ = plt.plot(x_theor, y_theor)
_ = plt.plot(x, y, marker='.', linestyle='none')
_ = plt.xlabel('Belmont winning time (sec.)')
_ = plt.ylabel('CDF')
plt.show()

Редагувати та запускати код