1. Учиться
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Tư duy Thống kê với Python (Phần 1)
Connected

Exercise

Hàm mật độ xác suất Chuẩn (Normal PDF)

Trong bài này, bạn sẽ khám phá Normal PDF và học cách vẽ PDF của một phân phối đã biết bằng hacker statistics. Cụ thể, bạn sẽ vẽ Normal PDF với nhiều giá trị phương sai khác nhau.

Инструкции

100 XP
  • Rút 100.000 mẫu từ một phân phối Chuẩn có trung bình 20 và độ lệch chuẩn 1. Làm tương tự cho các phân phối Chuẩn có độ lệch chuẩn 3 và 10, mỗi phân phối vẫn có trung bình 20. Gán kết quả lần lượt vào samples_std1, samples_std3 và samples_std10.
  • Vẽ biểu đồ tần suất cho từng bộ mẫu; với mỗi bộ, dùng 100 bins, đồng thời đặt các đối số từ khóa density=True và histtype='step'. Đối số từ khóa sau giúp đồ thị trông giống với PDF lý thuyết mượt mà. Bạn sẽ cần gọi plt.hist() 3 lần.
  • Nhấn submit để tạo chú giải (legend), hiển thị các độ lệch chuẩn bạn đã dùng, và hiển thị biểu đồ! Không cần gắn nhãn trục vì ta chưa xác định đại lượng nào được mô tả bởi phân phối Chuẩn; ta chỉ đang quan sát hình dạng của các PDF.