
35
35
3.2 PMF をプロットする
となく、コピーを作成してそれを変更できます。
本節の記法は不統一に見えたかもしれませんが、
Pmf
はクラスの名前、
pmf
はクラ
スのインスタンス、
PMF
は確率質量関数という数学的概念をそれぞれ表します。
3.2
PMF
をプロットする
thinkplot
には、
Pmf
をプロットする方法が
2
つあります。
• Pmf
を棒グラフとして描画するには、
thinkplot.Hist
を使う。
Pmf
中の値
の個数が少ない場合、棒グラフが最も向いている。
• Pmf
をステップ関数として描画するには、
thinkplot.Pmf
を使う。これは、
Pmf
に多くの値がありかつ滑らかな場合に向いている。この関数は
Hist
オ
ブジェクトにも使える。
さらに、シーケンス型の値を取ってヒストグラムを計算する
hist
という関数を
pyplot
が提供しています。
Hist
オブジェクトを使うので、私は普通
pyplot.hist
は
使いません。
図
3-1
は第一子と第二子以降との妊娠期間の
PMF
を棒グラフ(左)とステップ関
数(右)で描画したものです。
ヒストグラムの代わりに
PMF
をプロットすることにより、
2
つの分布を、標本サ
イズの違いで紛らわしくなることなく、比較できます。この図からは、第一子が予定
日(第
39
週)どおりに出産する確率が第二子以降に比べて少し低く、少し遅れる場
合(第
41
〜
42
週)が多いようです。
図
3-1
を生成するコードは次のようになります。
thinkplot.PrePlot(2, cols=2)
thinkplot.Hist(first_pmf, ...