Đánh giá độ khớp phân phối cho biến ldl
Trong bài tập này, bạn sẽ tập trung vào một biến của bộ dữ liệu tiểu đường dia: chỉ số huyết thanh ldl. Bạn sẽ xác định xem phân phối chuẩn có còn là lựa chọn phù hợp cho ldl hay không dựa trên thông tin bổ sung từ kiểm định Kolmogorov–Smirnov.
DataFrame dia đã được nạp sẵn cho bạn. Các thư viện sau cũng đã được import: pandas là pd, numpy là np, và scipy.stats là st.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô phỏng Monte Carlo với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một danh sách tên
list_of_distschứa các phân phối ứng viên: Laplace, chuẩn và mũ (theo thứ tự đó); dùng đúng tên trongscipy.stats. - Bên trong vòng lặp, khớp dữ liệu với phân phối tương ứng, lưu kết quả tham số vào
param. - Thực hiện kiểm định Kolmogorov–Smirnov để đánh giá độ khớp, lưu kết quả vào
result.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# List candidate distributions to evaluate
list_of_dists = [____]
for i in list_of_dists:
dist = getattr(st, i)
# Fit the data to the probability distribution
param = dist.____
# Perform the ks test to evaluate goodness-of-fit
result = ____
print(result)