評估 ldl 變數的分配配適度
在這個練習中，你將聚焦於糖尿病資料集 dia 的單一變數：ldl 血清值。你會根據 Kolmogorov–Smirnov 檢定提供的額外資訊，判斷常態分配是否仍是 ldl 的好選擇。
dia DataFrame 已為你載入。以下函式庫也已匯入：pandas 作為 pd、numpy 作為 np，以及 scipy.stats 作為 st。
本練習屬於課程
Python 的 Monte Carlo 模擬
練習說明
- 定義一個名為
list_of_dists的清單，依序包含候選分配：Laplace、normal 與 exponential；請使用scipy.stats中正確的名稱。 - 在迴圈中，使用對應的機率分配來配適資料，並存為
param。 - 執行 Kolmogorov–Smirnov 檢定以評估配適良好度，結果存為
result。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)