Krzywa normalna
Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 9 z 64.
Wzrost, wyniki egzaminów, worki ryżu: wiele pomiarów tworzy rozkład normalny, czyli krzywą dzwonową. 500 worków z jednej maszyny:
Dwie liczby określają jego kształt: średnia wyznacza szczyt, a odchylenie standardowe — szerokość. SciPy, biblioteka naukowa, zna wzór:
from scipy import stats
ax.hist(bags, bins=16, density=True)
xs = np.linspace(bags.min(), bags.max(), 100)
ax.plot(xs, stats.norm.pdf(xs, bags.mean(), bags.std()))stats.norm.pdf(x, mean, std) to wysokość krzywej przy x, jednej wartości lub tablicy. Pole pod krzywą wynosi 1, podobnie jak w przypadku histogramu gęstości, więc oba można umieścić na jednym wykresie.
Niektóre modele preferują cechy o rozkładzie zbliżonym do normalnego. Ten wykres to sprawdza.
Wyzwanie
ŁatwyŚruby powinny mieć długość 50 mm. Kod początkowy przechowuje 240 zmierzonych długości w lengths i przygotowuje wykres. Porównaj je z krzywą normalną:
- Wypisz ich średnią i odchylenie standardowe (
np.std), zaokrąglone do 2 miejsc po przecinku, jak poniżej. - Narysuj histogram gęstości z
bins=15. - Narysuj dopasowaną krzywą na histogramie: 100 punktów od najkrótszej do najdłuższej śruby.
- Wyświetl wykres.
Dla innej partii:
Fitted curve: mean 49.99 mm, std 0.42 mmi wykres:
Spróbuj swoich sił
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# Nie zmieniaj poniższych wierszy
rng = np.random.default_rng(31)
lengths = np.round(rng.normal(50, 0.4, size=240), 2)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Bolt Lengths")
ax.set_xlabel("Length (mm)")
ax.set_ylabel("Density")
# Napisz swój kod poniżej
Ta lekcja zawiera krótki quiz. Zacznij lekcję, żeby na niego odpowiedzieć i śledzić swoje postępy.
Wszystkie lekcje w sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym
1Położenie i rozproszenie
Średnia i medianaPercentyle i kwartyleWariancja i odchylenie standardowePróba czy populacja?Najczęściej występująca wartośćPodsumowanie: czasy dostaw4Próby i populacje
Populacja i próbaŚrednie z prób się różniąRozkład próbkowaniaWiększe próby, mniej szumuPodsumowanie: ankietowanie mieszkańców2Rozkłady
Histogramy gęstościKształty danychKrzywa normalnaReguła 68-95-99,7Wyniki standaryzowane (Z-scores)Podsumowanie: czas pracy baterii5Obserwacje odstające
Wykresy pudełkoweReguła IQRReguła Z-scorePostępowanie z obserwacjami odstającymiPodsumowanie: błędy czujników3Prawdopodobieństwo przez symulację
Prawdopodobieństwo jako częstośćPrawo wielkich liczbSumy oczekWartość oczekiwanaPrawdopodobieństwo warunkowePodsumowanie: szanse na stoisku z kośćmi6Relacje
Odczytywanie wykresów punktowychKorelacjaMacierz korelacjiMapy cieplne korelacjiKorelacja nie oznacza przyczynowościPodsumowanie: lody i słońcePoćwicz samodzielnie: Kompilator Python online