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可视化置换抽样

为帮助您直观理解置换抽样的工作方式，本练习将生成置换样本并以图形方式查看其结果。

我们将再次使用 Sheffield Weather Station 的数据，这次关注 6 月（相对干燥）和 11 月（相对潮湿）的月降雨量。我们预期两者的分布可能不同，因此通过置换抽样来查看在"若它们同分布"的前提下，它们的 ECDF 会是什么样子。

数据存储在 NumPy 数组 rain_june 和 rain_november 中。

提醒一下，permutation_sample() 的函数签名为 permutation_sample(data_1, data_2)，返回值为 permuted_data[:len(data_1)], permuted_data[len(data_1):]，其中 permuted_data = np.random.permutation(np.concatenate((data_1, data_2)))。

本练习是课程的一部分

Python 统计思维（第 2 部分）

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练习说明

  • 编写一个 for 循环，生成 50 组置换样本，计算它们的 ECDF，并绘制出来。
    • 使用您的 permutation_sample() 函数，从 rain_june 和 rain_november 生成一对置换样本。
    • 使用您的 ecdf() 函数，为这两个置换样本各自的 ECDF 生成 x 和 y 值。
    • 将第一个置换样本（x_1 和 y_1）的 ECDF 以点的形式绘制。对第二个置换样本（x_2 和 y_2）执行相同操作。
  • 为 rain_june 和 rain_november 数据分别生成 ECDF 的 x 和 y 值，并使用关键字参数 color='red' 和 color='blue' 分别绘制它们的 ECDF。
  • 标注坐标轴、设置 2% 的边距并显示图形。这部分已为您完成，直接提交即可查看图表！

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

for _ in ____:
    # Generate permutation samples
    perm_sample_1, perm_sample_2 = ____


    # Compute ECDFs
    x_1, y_1 = ____
    x_2, y_2 = ____

    # Plot ECDFs of permutation sample
    _ = plt.plot(____, ____, marker='.', linestyle='none',
                 color='red', alpha=0.02)
    _ = plt.plot(____, ____, marker='.', linestyle='none',
                 color='blue', alpha=0.02)

# Create and plot ECDFs from original data
x_1, y_1 = ____
x_2, y_2 = ____
_ = plt.plot(x_1, y_1, marker='.', linestyle='none', color='red')
_ = plt.plot(x_2, y_2, marker='.', linestyle='none', color='blue')

# Label axes, set margin, and show plot
plt.margins(0.02)
_ = plt.xlabel('monthly rainfall (mm)')
_ = plt.ylabel('ECDF')
plt.show()
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