贝尔蒙特锦标赛的成绩服从正态分布吗？
自 1926 年以来，贝尔蒙特锦标赛是一项 1.5 英里、仅限 3 岁纯血马参赛的比赛。1973 年，Secretariat 创下了贝尔蒙特历史上最快纪录。虽然那是最快的一年，但 1970 年由于异常潮湿泥泞的赛道条件，成为最慢的一年。将这两个离群值从数据集中移除后，请计算贝尔蒙特冠军用时的均值和标准差。使用 rng.normal() 函数以该均值和标准差从正态分布中抽样，并绘制 CDF。再叠加冠军用时的 ECDF。它们是否接近正态分布？
注意：Justin 从贝尔蒙特维基百科页面抓取了与贝尔蒙特锦标赛相关的数据。
本练习是课程的一部分
Python 中的统计思维（第 1 部分）
练习说明
- 在移除两个离群值后，计算贝尔蒙特冠军用时的均值和标准差。包含这些数据的 NumPy 数组为
belmont_no_outliers。 - 使用
rng.normal()以该均值和标准差从正态分布中抽取 10,000 个样本。 - 分别计算理论样本的 CDF 和贝尔蒙特冠军数据的 ECDF，并将结果分别赋给
x_theor, y_theor与x, y。 - 点击提交以将样本的 CDF 与 ECDF 一起绘制，标注坐标轴并显示图表。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Compute mean and standard deviation: mu, sigma
# Sample out of a normal distribution with this mu and sigma: samples
# Get the CDF of the samples and of the data
# Plot the CDFs and show the plot
_ = plt.plot(x_theor, y_theor)
_ = plt.plot(x, y, marker='.', linestyle='none')
_ = plt.xlabel('Belmont winning time (sec.)')
_ = plt.ylabel('CDF')
plt.show()