Este proyecto surge de la materia "Modelos y Simulaciones" de la Licenciatura en ciencias de la computación de FaMAFyC - UNC.
En el directorio plots
se encuentran los gráficos generados.
En el directorio src
están los archivos correspondientes a la generación de gráficos y a los códigos de las estimaciones.
- En
scattle_diagram
se encuentra la función que genera el digrama de dispersión de la muesta. (EJERCICIO 1) - El archivo parse_sample contiene una función que toma un archivo con extensión
.dat
de muestras separadas por\n
y retorna un arreglo con dichos muestras. - En
histogram.py
se encuentran las funciones que plotean el histograma (con y sin las funciones de densidad de probabilidad de la gamma y la log-normal). (EJERCICIO 2b) - En
box plot
está el código correspondiente al gráfico del box plot y también se encuentran las funciones de los estimadores y el cálculo de los cuantiles. (EJERCICIO 2a y 2b) - En
estimations.py
se encuentran las funciones que devuelven los estimadores de máxima verosimilitud de las distribuciones log-normal y gamma. Además se encuentra una función que plotea el histograma junto a las funciones de densidad de la distribucion gamma y log-normal con los parametros obtenidos a partir de los datos. (EJERCICIO 3) - En
compare_frecuency
se encuentra el código que realiza los histogramas que comparan la frecuencia de los datos de la muestra con los teóricos para las distribuciones gamma y lognormal con los parámetros estimados por las funciones deestimations.py
. (EJERCICIO 4a)