python作业案例_作业解析-python bayesian案例

1. 作业题目 ……………………………………………………………….

2. 作业目的……………………………………………………………….

3. 运行效果……………………………………………………………….

4. 实现过程……………………………………………………………….

5. 知识点巩固……………………………………………………………

6 学习建议………………………………………………………………..

作业辅导解析

bayesian-lab-rainfall-hw

1.作业题目：

13 February 2019

Modeling Rainfall with the γdistribution，Let’s model rainfall data per calendar month for the city of Nashville, Tennessee. This is a classic problem in Bayesian estimation. Rainfall data is a great opportunity to introduce a new useful pdf to add to our portfolio: the γ distribution.

2.作业目的：

1、掌握数据的处理

2、掌握对数据进行探索，绘制各种曲线图

3、掌握对数据进行建模。

3.运行效果：

4.实现过程：

核心代码上图所示，本次作业主要通过以下步骤实现：

1、确定使用什么分布(不同的题目使用不同的分布函数)

2、确定该分布的参数值，可以根据数据集直接计算出来

3、然后对数据集进行 fit，得到合适的参数值，来确定分布函数

4、然后在原数据集上绘制分布函数

5.知识点巩固：

1、对数据进行处理，对数据缺失值的填充，一般使用众数填充，或者平均数来填充

2、绘制数据的曲线图，比如直方图，曲线图等等

3、对数据进行建模，使用均匀分布/正态分布/指数分布来指定超参数的分布，进而选择合适的参数值，对来数据进行拟合。

6.学习建议：

1、对数据的清洗和处理是需要务必掌握的，是建模的前最为关键的一步

2、本次作业涉及到数据的清楚，数据分布的探索和建模。

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