Page 173 - 6734

print "Рисунок - Гістограма і функція густини
розподілу"
# перевірка:
print np.sum(dx*y) # сума площ прямокутників: 1.0
,або sum(n/N)
print np.trapz(dist2.pdf(X1), X1) # інтеграл pdf: 1.0

# порівнюємо емпіричні і теоретичні абсолютні частоти
n1=np.diff(dist2.cdf(x))*N # теоретичні абсолютні
частоти - це площі криволінійних трапецій на кожному
інтервалі. Без множення на N буде близько 1.0
plt.figure()
plt.plot(n,'ks--',n1,'ko-') # емпіричні і теоретичні
абсолютні частоти
plt.xlabel(u'інтервал');plt.ylabel('n');plt.grid();pl
t.show()
print "Рисунок - Емпіричні (--) і теоретичні (-)
абсолютні частоти"
chisq, p_value = stats.chisquare(n, n1) # хи-квадрат
тест гіпотези подібності частот n і n1
print chisq, p_value # гіпотеза приймається, якщо
p_value більше заданого (0.05)
6.18744549283 0.0453328770782
0.0245207935549 0.584607787303

172