ПочатиПочніть безкоштовно

Чи відповідають дані нашій історії?

Ви змоделювали «no-hitters» за допомогою експоненційного розподілу. Створіть ECDF для реальних даних. Накладіть теоретичну CDF на ECDF із даних. Це допоможе перевірити, що експоненційний розподіл описує спостережувані дані.

Корисно пригадати функцію, яку ви створили в попередньому курсі для обчислення ECDF, а також код, який ви писали, щоб її візуалізувати.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне мислення в Python (Частина 2)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Обчисліть ECDF для фактичного часу між «no-hitters» (nohitter_times). Використайте функцію ecdf(), яку ви писали у попередньому курсі.
  • Створіть CDF із теоретичних вибірок, які ви отримали в минулій вправі (inter_nohitter_time).
  • Побудуйте x_theor і y_theor як лінію за допомогою plt.plot(). Потім накладіть ECDF реальних даних x і y як точки. Для цього вкажіть іменовані аргументи marker = '.' і linestyle = 'none' разом із x і y у plt.plot().
  • Встановіть поля графіка на 2%.
  • Покажіть графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код