Trực quan hóa độ biến thiên của một thống kê
Trước đó, bạn đã tính toán độ biến thiên của các thống kê mẫu. Giờ hãy trực quan hóa độ biến thiên đó.
Ta bắt đầu với population đã nạp sẵn và hàm get_sample_statistics() được định nghĩa sẵn để rút mẫu và trả về các mảng thống kê mẫu.
Tại đây, ta sẽ dùng hàm plot_hist() dựng sẵn, bao bọc phương thức axis.hist() của matplotlib, vừa chia thùng vừa vẽ biểu đồ cho mảng được truyền vào. Nhờ vậy bạn có thể thấy các thống kê mẫu có một phân phối giá trị, chứ không chỉ một giá trị duy nhất.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Truyền
populationvàoget_sample_statistics()để lấy các phân phối thống kê mẫu. - Dùng
np.linspace()để xác định các cạnh thùng histogram cho mỗi mảng thống kê. - Dùng hàm
plot_hist()dựng sẵn hai lần, để vẽ hai biểu đồ tần suất riêng cho các phân phối thống kêmeansvàdeviations.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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')