Phân phối xác suất
Làm tốt ở bài tập trước! Giờ bạn đã có cái nhìn tổng quan về cách tiếp cận Bayesian. Trong số đó, bạn biết rằng với Bayesian, các tham số của mô hình thống kê là các biến ngẫu nhiên và có thể được mô tả bằng các phân phối xác suất.
Bài tập này sẽ kiểm tra khả năng trực quan hóa và diễn giải các phân phối xác suất của bạn. Bạn được cung cấp một danh sách dài các mẫu rút ra từ phân phối chiều cao của cây (tính bằng cm), lưu trong biến draws. seaborn và matplotlib.pyplot đã được nhập sẵn với tên lần lượt là sns và plt. Đến lúc “xắn tay” làm việc với dữ liệu rồi!
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print the list of draws
print(____)
# Print the length of draws
print(____)