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数据是否符合我们的假设?

您已用指数分布来建模无安打比赛间隔。请基于真实数据创建 ECDF,并将理论 CDF 与该 ECDF 叠加。这将帮助您检验指数分布是否能描述观测到的数据。

建议您回顾一下自己在上一门课程中编写的用于计算 ECDF 的函数,以及用于绘图的代码。

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

  • 使用前一门课程中您编写的 ecdf() 函数,基于无安打之间的实际时间(nohitter_times)计算 ECDF。
  • 基于您在上一个练习中获取的理论样本(inter_nohitter_time)创建一个 CDF。
  • 使用 plt.plot()x_theory_theor 以折线绘制。然后将真实数据的 ECDF(xy)以点的形式叠加。为此,除了在 plt.plot() 中传入 xy,还需指定关键字参数 marker = '.'linestyle = 'none'
  • 将图形边距设为 2%。
  • 显示图形。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Create an ECDF from real data: x, y
x, y = ____

# Create a CDF from theoretical samples: x_theor, y_theor
x_theor, y_theor = ____

# Overlay the plots
plt.plot(____, ____)
plt.plot(____, ____, marker=____, linestyle=____)

# Margins and axis labels
plt.margins(____)
plt.xlabel('Games between no-hitters')
plt.ylabel('CDF')

# Show the plot
plt.show()
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