{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "tags": [ "remove-input" ] }, "outputs": [], "source": [ "# Reference: https://jupyterbook.org/interactive/hiding.html\n", "# Use {hide, remove}-{input, output, cell} tags to hiding content\n", "\n", "import sys\n", "import os\n", "if not any(path.endswith('textbook') for path in sys.path):\n", " sys.path.append(os.path.abspath('../../..'))\n", "from textbook_utils import *" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# The Constant Model\n", "\n", "A transit rider, Jake, often takes the northbound C bus at the 3rd \\& Pike\n", "bus stop in downtown Seattle.[^jake] The bus is supposed to arrive every 10\n", "minutes, but Jake notices that he sometimes waits a long time for the bus. He\n", "wants to know how late the bus usually is. \n", "Jake was able to acquire the scheduled arrival and actual arrival times for his bus\n", "from the Washington State Transportation Center. From these data, he can \n", "calculate the minutes that each bus is late to arrive at his stop:\n", "\n", "[^jake]: We (the authors) first learned of the bus arrival time data from an\n", " analysis by a data scientist named Jake VanderPlas. We've named the\n", " protagonist of this section in his honor. https://jakevdp.github.io/blog/2018/09/13/waiting-time-paradox/" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "tags": [] }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
routedirectionscheduledactualminutes_late
0Cnorthbound2016-03-26 06:30:282016-03-26 06:26:04-4.40
1Cnorthbound2016-03-26 01:05:252016-03-26 01:10:154.83
2Cnorthbound2016-03-26 21:00:252016-03-26 21:05:004.58
..................
1431Cnorthbound2016-04-10 06:15:282016-04-10 06:11:37-3.85
1432Cnorthbound2016-04-10 17:00:282016-04-10 16:56:54-3.57
1433Cnorthbound2016-04-10 20:15:252016-04-10 20:18:212.93
\n", "

1434 rows × 5 columns

\n", "
" ], "text/plain": [ " route direction scheduled actual minutes_late\n", "0 C northbound 2016-03-26 06:30:28 2016-03-26 06:26:04 -4.40\n", "1 C northbound 2016-03-26 01:05:25 2016-03-26 01:10:15 4.83\n", "2 C northbound 2016-03-26 21:00:25 2016-03-26 21:05:00 4.58\n", "... ... ... ... ... ...\n", "1431 C northbound 2016-04-10 06:15:28 2016-04-10 06:11:37 -3.85\n", "1432 C northbound 2016-04-10 17:00:28 2016-04-10 16:56:54 -3.57\n", "1433 C northbound 2016-04-10 20:15:25 2016-04-10 20:18:21 2.93\n", "\n", "[1434 rows x 5 columns]" ] }, "execution_count": 2, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "times = pd.read_csv('data/seattle_bus_times_NC.csv')\n", "times" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "The `minutes_late` column in the data table records how late each bus was.\n", "Notice that some of the times are negative, meaning that the bus arrived\n", "early. Let's examine a histogram of the minutes each bus is late: " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "tags": [] }, "outputs": [ { "data": { "application/vnd.plotly.v1+json": { "config": { "plotlyServerURL": "https://plot.ly" }, "data": [ { "alignmentgroup": "True", "bingroup": "x", "hovertemplate": "minutes_late=%{x}
count=%{y}", "legendgroup": "", "marker": { "color": "#1F77B4", "pattern": { "shape": "" } }, "name": "", "offsetgroup": "", "orientation": "v", "showlegend": false, "type": "histogram", "x": [ -4.4, 4.833333333333333, 4.583333333333333, 4.05, 8.233333333333333, -1.1833333333333331, 5.25, 1.1, 7.466666666666667, 2.183333333333333, 0.7333333333333333, -2.5, 4.216666666666667, -2.6666666666666665, -1.9333333333333331, -2.6666666666666665, -0.65, 4.233333333333333, 0, 3.083333333333333, 2.066666666666667, -2.066666666666667, 1.5166666666666666, 8.75, 4.6, 5.716666666666667, -1.0166666666666666, 0.3666666666666666, 1.05, 0.6666666666666666, 2.4, 0.2833333333333333, 2.3833333333333333, 4.316666666666666, 2.9833333333333334, 1.35, 1.1, -5.05, -1.2833333333333334, -3.816666666666667, -3.333333333333333, -3.716666666666667, -1.1166666666666667, 0.3666666666666666, 1.0833333333333333, -1.9666666666666663, 4.15, -0.65, -0.8833333333333333, 8.383333333333333, 5.883333333333334, 4.016666666666667, 0.2333333333333333, 6.716666666666667, -4.283333333333333, -0.95, -7.4, -1.5666666666666669, 1.3833333333333333, 2.2333333333333334, 0.5333333333333333, 2.583333333333333, 0.1666666666666666, 0.9166666666666666, 5.85, -0.85, -1.2833333333333334, 3.066666666666667, -2.6, 6.383333333333334, 5.3, -0.2, -4.366666666666666, 0.9, 0.9833333333333332, 1.0166666666666666, -1.25, 0.9166666666666666, 5.216666666666667, 4.9, -2.25, -3.65, -5.033333333333333, 2.966666666666667, 10.083333333333334, 0.4333333333333333, -0.55, -3.033333333333333, -2.4, -2.3, -0.8166666666666667, 2.066666666666667, 11.1, 1.9166666666666667, 0.3, 1.3166666666666669, 2.2666666666666666, -4.5, -3.216666666666667, 0.9833333333333332, 2.966666666666667, -0.15, 10.783333333333331, 8.25, 4.5, -1.45, 2.583333333333333, 4.033333333333333, 3.183333333333333, -0.0833333333333333, 7.716666666666667, 6.216666666666667, 7.2, 1.1333333333333333, 11, 5.466666666666667, -3.333333333333333, -3.2666666666666666, 0.6166666666666667, 1.5666666666666669, -4.333333333333333, 4.05, 4.583333333333333, 3.85, 1.9666666666666663, -2.433333333333333, 3.1666666666666665, -0.65, 2.9166666666666665, -0.2333333333333333, -2.65, 0.95, 1.1, 0.2166666666666666, -2.1666666666666665, 4.033333333333333, -1.7833333333333334, 2.7666666666666666, 3.333333333333333, 2.1, 0.9833333333333332, -2.716666666666667, 5.65, -3.083333333333333, -2.8666666666666667, 0.9333333333333332, 3.1333333333333333, 1.0166666666666666, 0.7, 5.733333333333333, -1.35, 1.6666666666666667, 4.1, 0.95, -0.25, -1.75, -1.8, 5.983333333333333, -5.366666666666666, -0.6166666666666667, -2.4833333333333334, -4.566666666666666, -3.966666666666667, -5.383333333333334, -9.416666666666666, -0.4, -0.6666666666666666, 4.866666666666666, -1.4833333333333334, -3.6666666666666665, -0.0666666666666666, -2.716666666666667, -2.7666666666666666, -0.1, -5.533333333333333, -2.1, -2.6333333333333333, -0.45, -2.833333333333333, 2.4, -1.2666666666666666, -5, -3.7, -3.6666666666666665, 4.633333333333334, 4.916666666666667, -5.4, -4.916666666666667, -5.466666666666667, -6.116666666666666, -3.183333333333333, -2.716666666666667, 2.833333333333333, 0.4166666666666667, 0.45, -5.633333333333334, -4.833333333333333, -5.533333333333333, -2.066666666666667, -0.8333333333333334, 1.1666666666666667, 2.8833333333333333, -2.283333333333333, -4, -3.3833333333333333, -3.2333333333333334, 2.15, -0.7666666666666667, -0.4, 1.1333333333333333, -0.1, -6.7, -5.683333333333334, -3.7666666666666666, -6.216666666666667, -2.216666666666667, -0.5166666666666667, 1.2, -0.7, -2.1666666666666665, -3.15, -3.8, 10.583333333333334, 3.633333333333333, 3.066666666666667, -1.8, 4.833333333333333, 1.5333333333333334, 2.816666666666667, 6.666666666666667, -4.383333333333334, -2.933333333333333, -3.0166666666666666, -3.216666666666667, -0.2333333333333333, 0.1166666666666666, 4.866666666666666, 10.666666666666666, -1.85, 8.75, -0.4666666666666667, -3.566666666666667, 7.316666666666666, 3.75, 8.283333333333333, 15.366666666666667, -5.35, 5.266666666666667, 10.183333333333334, -0.5, 0.8166666666666667, 0.1833333333333333, 1.7666666666666666, 5.55, 2.8666666666666667, -1.9166666666666667, 12.716666666666669, 15.2, 10.266666666666667, -2.0166666666666666, 0.3166666666666666, -1.3, 2.6666666666666665, 3.05, 0.9666666666666668, 3.2333333333333334, 7.783333333333333, 1.5166666666666666, 3.4833333333333334, -1.7166666666666666, 4.733333333333333, 7.033333333333333, -0.4166666666666667, 2.6666666666666665, -0.25, -5.916666666666667, 1.55, -1.1333333333333333, -0.6333333333333333, 4.75, 7.516666666666667, -2.6333333333333333, -1.75, -0.9166666666666666, 6.05, 1.9166666666666667, -1.4166666666666667, 1.0166666666666666, 3.55, 5.15, 3.183333333333333, 3.183333333333333, 3.2666666666666666, -3.033333333333333, -1.0166666666666666, 2.7666666666666666, 3.3, 2.4166666666666665, -1, -3.25, 3.1, 1.4666666666666666, 4.566666666666666, 7.883333333333334, 13.016666666666667, 7, 10.916666666666666, 4.583333333333333, 8.066666666666666, 8.033333333333333, -0.35, 8.133333333333333, 5.55, 5.816666666666666, 14.25, 4, -0.65, 2.8666666666666667, 14.1, 0.3333333333333333, -1.9333333333333331, 0.3, -5.683333333333334, -5.266666666666667, 1.2833333333333334, 1.5, -0.8333333333333334, -4.566666666666666, 0.4166666666666667, -4.25, -8.833333333333334, -3.6666666666666665, 4.266666666666667, 0.05, 3.4833333333333334, -3.783333333333333, -3.3, -2.7666666666666666, -8.8, -9.433333333333334, -5.4, 3.783333333333333, -2.4833333333333334, -2.9833333333333334, -5.133333333333334, -5.716666666666667, 1.2666666666666666, 2.9166666666666665, -3.3833333333333333, -1.45, -4.25, -3.716666666666667, -0.9666666666666668, -2.083333333333333, -5.35, -2.3, -0.65, -3.75, 0.8166666666666667, 0.25, -5.75, -0.3333333333333333, 1.1833333333333331, -3.6, -0.8666666666666667, -0.4333333333333333, -0.15, -0.8, 3.55, -3.933333333333333, -3.333333333333333, -2.833333333333333, -3.5166666666666666, -0.5833333333333334, -2.533333333333333, 3.5166666666666666, 0.4, 4.45, -0.9666666666666668, -5.033333333333333, 1.2833333333333334, -0.4333333333333333, -0.8833333333333333, 0.9666666666666668, 3.1666666666666665, -3.25, -1.9, -1.8833333333333333, -2.7, 4.633333333333334, 5.266666666666667, 5.233333333333333, 0.95, 2, -3.6166666666666663, 0.4, 5.816666666666666, 3.466666666666667, -1.8833333333333333, 4.65, 4.766666666666667, 0.4166666666666667, 0.8166666666666667, 2.183333333333333, 1.7666666666666666, -0.8166666666666667, 11.183333333333334, 1.3, -0.3666666666666666, 2.1333333333333333, 1.4333333333333331, 3.35, 1.2, 2.7666666666666666, -3.3, 3.45, 0.3833333333333333, 2.7, 3.1666666666666665, 0.1666666666666666, -2.35, -2.216666666666667, -0.5833333333333334, 1.1166666666666667, 2.7333333333333334, 0.2166666666666666, 2.35, -1.4166666666666667, -2.9, -3.8666666666666663, -2.9, -3.55, -0.55, 4.783333333333333, -3.183333333333333, 2.2, 7.15, 7.666666666666667, -6.883333333333334, -1.8333333333333333, 2.933333333333333, -0.7333333333333333, -0.5666666666666667, 0.2333333333333333, -0.8, 2.583333333333333, 4.116666666666666, 1.7333333333333334, 2.466666666666667, 5.133333333333334, 1.5333333333333334, 4.533333333333333, 3.9, 2.35, 1.8333333333333333, -0.4833333333333333, 0.3, 4.683333333333334, 2.55, 6.916666666666667, 3.316666666666667, 2.15, 0.2666666666666666, -2.4833333333333334, -0.6166666666666667, -3.55, -4.35, -4.266666666666667, 0.2, -2.783333333333333, 0.0833333333333333, -4.866666666666666, -6.616666666666666, -3.6166666666666663, -4.216666666666667, -7.7, -3.75, 2.4833333333333334, -0.3333333333333333, -3.183333333333333, -3.8666666666666663, -7.116666666666666, 0.3833333333333333, -5.983333333333333, -5.916666666666667, 1.5333333333333334, 0.3333333333333333, -1.2333333333333334, -1.75, 2.8666666666666667, 4.55, -5.216666666666667, -3.733333333333333, -1.05, 2.95, -0.6833333333333333, -0.3333333333333333, 1.85, 0.3166666666666666, 4.466666666666667, 2.95, 2.183333333333333, 1.8, 5.283333333333333, 3.1333333333333333, 10.116666666666667, 5.95, -2.35, 1.4333333333333331, -5.116666666666666, 0.1333333333333333, 1.0333333333333334, 1.05, 4.666666666666667, 3.716666666666667, 1.6666666666666667, 0.1, -0.9833333333333332, 8, 2.783333333333333, -0.05, -1.1333333333333333, 0.15, 2.25, 0.7833333333333333, -0.5666666666666667, -2.6333333333333333, -1.2, -4, 35.96666666666667, 4.816666666666666, 4.35, 3.983333333333333, -5.183333333333334, -1.3166666666666669, -1.3666666666666667, -3.333333333333333, -1.0333333333333334, 4.433333333333334, -0.5833333333333334, 0.6166666666666667, -0.0333333333333333, -1.3166666666666669, -0.1, 13.683333333333334, -0.6333333333333333, 2.833333333333333, 9.966666666666669, -1.75, 0.9166666666666666, -1.7333333333333334, 2.85, -1.3166666666666669, 2.7333333333333334, -4.866666666666666, -3.183333333333333, -1.9166666666666667, -0.1, 3.283333333333333, 1.05, -0.3333333333333333, 2.9166666666666665, 0.6333333333333333, 1.5166666666666666, 2.4, 0.75, -0.4833333333333333, -1.05, 4.5, -4, -3.6166666666666663, 0.9, -0.2833333333333333, 2.15, 2.0166666666666666, 5.666666666666667, 7.95, -2.3666666666666667, 3.15, 0.6666666666666666, -0.2666666666666666, -0.5833333333333334, -3.05, 1.5333333333333334, 0.4, 0.7333333333333333, 1.2833333333333334, 3.25, -1.7666666666666666, -3.8, 0.7166666666666667, -1.65, -0.9166666666666666, 2.216666666666667, 4.216666666666667, -2.55, 3.2666666666666666, -2.683333333333333, -3.216666666666667, -1.9333333333333331, 0.85, 6.6, -1.5, 3.883333333333333, -0.0833333333333333, -0.9666666666666668, -1.75, -2.4166666666666665, 0.8333333333333334, 1.15, -1.6333333333333333, -1, -3.2333333333333334, 0.35, 3.066666666666667, -1.0666666666666669, 2.1333333333333333, 4.783333333333333, -0.5333333333333333, 2.083333333333333, -1.1333333333333333, -0.6833333333333333, -2.35, -4.966666666666667, -3.8333333333333335, -5.466666666666667, -1.6833333333333331, -0.7666666666666667, 0.0166666666666666, -5.15, -4.633333333333334, -3.7, -3, -3.716666666666667, 1.4833333333333334, -0.9333333333333332, 0.8, -8.183333333333334, -6.166666666666667, -0.1666666666666666, -6.233333333333333, -0.7333333333333333, -1.75, 1.45, 3.1, -1.85, -1.2, 2.0166666666666666, 0.7833333333333333, -1.25, 1.7666666666666666, -0.1, -2.6166666666666667, -1.2833333333333334, 0.1, -1.95, -2.3666666666666667, -0.9, 2.316666666666667, 2.75, 4.116666666666666, -3.3666666666666667, 2.6333333333333333, 2.816666666666667, -1.2, 1.5333333333333334, 4.233333333333333, 2.216666666666667, 0.7833333333333333, -0.5333333333333333, -1.3166666666666669, 0.3333333333333333, -0.0833333333333333, -2.4833333333333334, -2.6166666666666667, -1.2166666666666666, 1.3666666666666667, -1.75, 2.783333333333333, 0.8333333333333334, 6.666666666666667, 1.6333333333333333, 2.966666666666667, 7.533333333333333, 3.033333333333333, 4.483333333333333, 2.8, -2.7, 1.3333333333333333, -0.6166666666666667, -1.7166666666666666, -1.3666666666666667, -3.8666666666666663, -1.2333333333333334, 0.3333333333333333, 1.65, 2.033333333333333, 0.35, 1.3833333333333333, 8.383333333333333, 1.55, -1.7, -5.883333333333334, -4.983333333333333, 0.1, -2.8833333333333333, -1.2833333333333334, -2.183333333333333, -0.75, -1.3166666666666669, 4.866666666666666, -4.8, -4.7, -3.566666666666667, -1.4333333333333331, 3.566666666666667, 2.4166666666666665, 2.5, 1.4, 2.3, -3.7, -6.066666666666666, -1.8833333333333333, 1.4, 0.5333333333333333, 2.9833333333333334, -0.3166666666666666, 0.7666666666666667, -0.2833333333333333, -5.683333333333334, -1.9166666666666667, 0.6666666666666666, -3.35, -1.5666666666666669, 1.0833333333333333, -3.6166666666666663, 0.4, -2.2333333333333334, -1.5833333333333333, -1.3833333333333333, 0.1333333333333333, -3.083333333333333, -4.6, -1.75, -1.7166666666666666, 3.066666666666667, 9.233333333333333, -0.3, -4.983333333333333, -3.183333333333333, 0.0666666666666666, 0.5166666666666667, -1.6833333333333331, -1.05, 2.15, 1.5333333333333334, 3.033333333333333, -4.1, 2.4, 0.35, 3.3, -2.683333333333333, -2.05, -3.75, -3.85, 0.7666666666666667, -2.533333333333333, 0.6, 3.35, -3.65, -0.3166666666666666, 1.8666666666666667, -4.75, -7.45, -9.45, -3.083333333333333, -1.8, 0.4, -3.083333333333333, -2.75, -3.35, -1.0166666666666666, 2.083333333333333, 0.4166666666666667, 1.15, -5.083333333333333, -2.9, -0.45, -0.9833333333333332, -0.9833333333333332, 2.85, 2.966666666666667, 2.35, 3.316666666666667, -1.5166666666666666, -3.05, 0, -0.9666666666666668, -3, 2.4, -0.25, 8.383333333333333, 5.45, 3.466666666666667, 0.0166666666666666, 18.7, 7.65, -0.0333333333333333, 3.1166666666666667, 14.75, 9.15, 12.016666666666667, 8.683333333333334, 11.616666666666667, 10.983333333333333, 3.5, 7.4, 7.65, 4.216666666666667, 5.7, 9.05, 7.016666666666667, 12.983333333333333, 8.866666666666667, 8.733333333333333, 24.316666666666663, 7.816666666666666, 15.016666666666667, 14.766666666666667, 17.083333333333332, 10.266666666666667, 3.983333333333333, 4.333333333333333, 13.8, 7.633333333333334, 0.85, 4.066666666666666, -0.6333333333333333, 1.2666666666666666, 6.683333333333334, 12, 7.6, 6.7, 4.266666666666667, 7.45, 5.716666666666667, 9.75, 5.533333333333333, 4.2, 24.15, 16.766666666666666, 8.15, 14.016666666666667, 2.033333333333333, 7.716666666666667, 20.65, 1.2166666666666666, 15.216666666666669, 34.31666666666667, 3.5166666666666666, 25.016666666666666, 30.45, 32.266666666666666, 7.4, 0.0333333333333333, 24.066666666666663, 15.1, 1.6333333333333333, 3.8333333333333335, 18.566666666666663, 18.08333333333333, -0.1166666666666666, 4.183333333333334, 5.1, -4.233333333333333, -0.3, 5.816666666666666, 7.6, 16.5, 6.866666666666666, 1.2833333333333334, 3.6666666666666665, 7.366666666666666, 16.5, 17.866666666666667, 3.4833333333333334, 25.3, 14.416666666666666, 13.6, 5.033333333333333, 26.33333333333333, 2.3, 13.516666666666667, 5.733333333333333, 4.066666666666666, 11.766666666666667, 19.266666666666666, 13.933333333333334, 22.53333333333333, 6.533333333333333, 17.316666666666666, 6.466666666666667, 5.433333333333334, 13.666666666666666, -0.0666666666666666, 2.1333333333333333, 6.933333333333334, 5.833333333333333, -1.0833333333333333, 13.366666666666667, 7.3, 7.883333333333334, 4.616666666666666, 9.05, 7.566666666666666, 2.6333333333333333, 4.983333333333333, 9.333333333333334, 6.5, 35.666666666666664, 25.83333333333333, 2.566666666666667, 3.3833333333333333, 4.283333333333333, 4.783333333333333, 9.5, 29.08333333333333, 9.766666666666667, 15.416666666666666, 12.116666666666667, 5.416666666666667, 16.283333333333335, 12.366666666666667, 7.7, 31.716666666666665, 1.6, -2.2333333333333334, 1.6, 2.9166666666666665, 0.1166666666666666, -0.0833333333333333, 1.5, -3.283333333333333, -0.05, 0.1166666666666666, -0.6666666666666666, -3.983333333333333, -0.75, 13.7, 1.2333333333333334, -1.95, 13.516666666666667, 12.166666666666666, 24.216666666666665, 3.65, 9.483333333333333, 24.25, 30.266666666666666, 7.15, 8.983333333333333, 0.1666666666666666, 1.4666666666666666, 57, 42.93333333333333, 38.833333333333336, 19.716666666666665, 22.25, 9.9, 7.95, 15.833333333333334, 15.733333333333333, 39.91666666666666, 21.08333333333333, 33.6, 24.766666666666666, 14.566666666666666, 10.366666666666667, 10.916666666666666, 5.133333333333334, 6.216666666666667, 5.333333333333333, 2.25, 7.916666666666667, 11.25, 32.3, 19.016666666666666, 12.7, 12.283333333333331, 11.916666666666666, 5.366666666666666, 7.816666666666666, 5.35, -0.2, -1.55, -0.4, 2.6, 0.2333333333333333, 22.466666666666665, 26.35, 41.6, 14.383333333333333, 10.033333333333331, 7.85, 4.033333333333333, 4.616666666666666, 17.95, 2.9833333333333334, 2.033333333333333, 1.4, 1.9166666666666667, -3.083333333333333, -2.316666666666667, 1.05, 3, 4.15, 6.8, 5.983333333333333, 3.683333333333333, 6.583333333333333, 2.566666666666667, 3.966666666666667, -0.45, 7.866666666666666, 2.566666666666667, 4, 4.433333333333334, -3.6166666666666663, 5.716666666666667, 3.3833333333333333, 4.083333333333333, 5.85, 3.633333333333333, 0.8166666666666667, -1.8, -0.8, 2.4, 4.566666666666666, 0.2166666666666666, 9.916666666666666, 7.083333333333333, 8.2, 3.25, 3.216666666666667, 15.083333333333334, -3.1333333333333333, -1.5, 0.4, 5.983333333333333, 0.7833333333333333, -4.95, 3, -3.15, 0.1166666666666666, 3.816666666666667, -2.2, -2.2333333333333334, 0.8333333333333334, 5.983333333333333, 2.45, 10.133333333333333, 5.383333333333334, -1.9, -0.7166666666666667, -1.9666666666666663, 1.1666666666666667, 5.016666666666667, 0.7166666666666667, -4.566666666666666, 2.283333333333333, 3.4, -4.333333333333333, -3.05, 3.1333333333333333, 0.2666666666666666, 8.65, 7.516666666666667, 4.766666666666667, 4.916666666666667, 3.433333333333333, 12.466666666666669, 1.9333333333333331, -3.1666666666666665, -1.9833333333333332, 2.85, 3.1166666666666667, -1.9, -4.583333333333333, -6.066666666666666, 2.65, -4.633333333333334, -1.35, -0.5333333333333333, -7.066666666666666, -6.083333333333333, -4.883333333333334, 2.8666666666666667, 1.8833333333333333, -0.5333333333333333, -0.85, -2.8666666666666667, -4.783333333333333, -5.616666666666666, -3.083333333333333, -0.6166666666666667, -0.8333333333333334, 0.9333333333333332, -4.183333333333334, -7.3, -4.2, -6.35, -2.066666666666667, 1.8166666666666669, -0.4833333333333333, -7.383333333333334, 0.15, 2.3666666666666667, 1.2, 2.0166666666666666, 2.45, 1.5333333333333334, 4.05, 9.533333333333331, 5.45, 2.15, 2.8666666666666667, 4.433333333333334, 2.4166666666666665, 4.666666666666667, 4.383333333333334, -2.533333333333333, -2.5, 1.0833333333333333, -2.45, -3.4, -2.45, 3.1, 2.1666666666666665, 0.2666666666666666, 2.933333333333333, 3, 6.25, 3.183333333333333, 2.6, 2.85, 0.9833333333333332, 0.1, 2.7, 3.5, -0.4833333333333333, 2.1166666666666667, 6.75, 0.7333333333333333, 1.5166666666666666, -3.733333333333333, -0.9833333333333332, -0.5833333333333334, -1.9166666666666667, -0.2833333333333333, 0.9833333333333332, -2.6, 2.716666666666667, -0.65, -1.3166666666666669, -0.9166666666666666, -1.7833333333333334, 4.766666666666667, 2.1166666666666667, 4.583333333333333, 5.75, 4.666666666666667, 1.1166666666666667, 3.066666666666667, -3.2666666666666666, -2.35, -0.3333333333333333, -2.35, -2.9, -2.816666666666667, -2.45, 0.3666666666666666, 5.133333333333334, 1.7, 5.8, 3.6166666666666663, 2.1333333333333333, 3.35, 8.466666666666667, 6.6, 3.6, -3.15, -1, -1.6166666666666667, 10.183333333333334, 12.633333333333333, 12.916666666666666, 12.633333333333333, 0.9833333333333332, -0.6166666666666667, 5.366666666666666, 0.4666666666666667, 5.683333333333334, 11.866666666666667, -3.283333333333333, 1, -0.5, 1.2166666666666666, 1.5, 1.3833333333333333, 5.683333333333334, -0.6666666666666666, -0.0166666666666666, 6.216666666666667, 3.0166666666666666, 0.3166666666666666, -0.55, -0.55, 8.683333333333334, 4.683333333333334, 0.8666666666666667, 1.4333333333333331, -3.0166666666666666, -3.083333333333333, 6, 1.75, 3.783333333333333, -0.35, -2.066666666666667, -0.2, 0.8166666666666667, 2.1666666666666665, -3.733333333333333, -2.316666666666667, 0.2333333333333333, -2.9833333333333334, 1.3666666666666667, 0.7166666666666667, 5.866666666666666, -0.9333333333333332, -5.783333333333333, 0.6166666666666667, 0.7333333333333333, 8.183333333333334, 3.566666666666667, 2.783333333333333, 4.866666666666666, 5.033333333333333, 7.566666666666666, 1.9166666666666667, -1.6833333333333331, -5.95, -0.6166666666666667, -1.8833333333333333, -5.583333333333333, -3.5166666666666666, -5.45, -3.05, 0.25, -0.7333333333333333, 2.1166666666666667, -4.183333333333334, -3.6666666666666665, -4.333333333333333, -5.05, -2.05, -0.7333333333333333, 4.666666666666667, 3.2333333333333334, 2.1666666666666665, -2.25, -4.166666666666667, -3.55, 0.6333333333333333, -0.6833333333333333, 4.516666666666667, 3.583333333333333, 0.2, 1.15, 8.4, 7.45, 1.3833333333333333, 3.033333333333333, 1.3333333333333333, -1.25, -2.583333333333333, 2.183333333333333, -0.35, -0.7666666666666667, -0.9666666666666668, -1.3666666666666667, 0.1333333333333333, 3.433333333333333, 2.683333333333333, 1.8, 0.5666666666666667, 4.383333333333334, 2.4166666666666665, 4.066666666666666, 0.2333333333333333, -2.3666666666666667, 7.35, 10.716666666666669, 4.116666666666666, -2.6333333333333333, 0.0833333333333333, -1.8666666666666667, -3.2, 0.7, -1.5333333333333334, -0.0166666666666666, -2.533333333333333, -3.7, -3.4166666666666665, -3.7, -1.0333333333333334, 1.0166666666666666, 0.0833333333333333, 0.0833333333333333, -1.2666666666666666, -1.2666666666666666, -2.1, -1.0833333333333333, 1.3166666666666669, -2.75, -0.3, -1.3666666666666667, -0.4166666666666667, 13.666666666666666, 3.7, 8.233333333333333, -1.8, -4.366666666666666, -3.566666666666667, 0.85, -0.1, -4.516666666666667, -3.35, -1.9666666666666663, -6.016666666666667, 0.9166666666666666, 0.3666666666666666, -2.283333333333333, -1.6333333333333333, 2.1, 7.066666666666666, 0.6833333333333333, 1.5666666666666669, -4.5, -4.383333333333334, -0.75, 0.7, -4, -2.216666666666667, 0.2833333333333333, 3.983333333333333, -1.1833333333333331, -2.25, -4.1, 5.733333333333333, -0.3333333333333333, 1.6833333333333331, 2.5, -0.6666666666666666, -1.2, -3.05, -4.566666666666666, -3.45, -2.5166666666666666, 2.7666666666666666, 0.8333333333333334, 0.35, 0.35, -1.35, 4.5, -0.2333333333333333, 6.066666666666666, 3.1, -0.6166666666666667, 1.4333333333333331, 0.3, -2.9833333333333334, -0.2, -1.8166666666666669, 1.5833333333333333, -1.9, 1.7333333333333334, 0.4166666666666667, 1.7166666666666666, -0.8, -0.45, -1.95, 6.316666666666666, -2.05, -4.316666666666666, -2.2666666666666666, -0.3333333333333333, -2.05, -4.6, -3.1166666666666667, -3, -2.7666666666666666, -0.7666666666666667, 1.5333333333333334, -1.9333333333333331, 2.3833333333333333, 1.7666666666666666, -3.533333333333333, 1.5833333333333333, -2.25, -0.2833333333333333, -0.2333333333333333, -0.8166666666666667, -6.7, 1.45, -5.633333333333334, -6.4, -6.95, -10.216666666666669, -0.8833333333333333, 3.5, -4.216666666666667, -6.066666666666666, -2.033333333333333, -4.9, -1.7, -0.5666666666666667, 0.95, 0, -4.983333333333333, -4.466666666666667, -3.8666666666666663, -4.533333333333333, -3.85, -3.566666666666667, 2.933333333333333 ], "xaxis": "x", "yaxis": "y" } ], "layout": { "barmode": "relative", "height": 250, "legend": { "tracegroupgap": 0 }, "template": { "data": { "bar": [ { "error_x": { "color": "rgb(36,36,36)" }, "error_y": { "color": "rgb(36,36,36)" }, "marker": { "line": { "color": "white", "width": 0.5 }, "pattern": { "fillmode": "overlay", "size": 10, "solidity": 0.2 } }, "type": "bar" } ], "barpolar": [ { "marker": { "line": { "color": "white", "width": 0.5 }, "pattern": { "fillmode": "overlay", "size": 10, "solidity": 0.2 } }, "type": "barpolar" } ], "carpet": [ { "aaxis": { "endlinecolor": "rgb(36,36,36)", "gridcolor": "white", "linecolor": "white", "minorgridcolor": "white", "startlinecolor": "rgb(36,36,36)" }, "baxis": { "endlinecolor": "rgb(36,36,36)", "gridcolor": "white", "linecolor": "white", "minorgridcolor": "white", "startlinecolor": "rgb(36,36,36)" }, "type": "carpet" } ], "choropleth": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "type": "choropleth" } ], "contour": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "colorscale": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "type": "contour" } ], "contourcarpet": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "type": "contourcarpet" } ], "heatmap": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "colorscale": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "type": "heatmap" } ], "heatmapgl": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "colorscale": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "type": "heatmapgl" } ], "histogram": [ { "marker": { "line": { "color": "white", "width": 0.6 } }, "type": "histogram" } ], "histogram2d": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "colorscale": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "type": "histogram2d" } ], "histogram2dcontour": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "colorscale": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "type": "histogram2dcontour" } ], "mesh3d": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "type": "mesh3d" } ], "parcoords": [ { "line": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "parcoords" } ], "pie": [ { "automargin": true, "type": "pie" } ], "scatter": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scatter" } ], "scatter3d": [ { "line": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scatter3d" } ], "scattercarpet": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scattercarpet" } ], "scattergeo": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scattergeo" } ], "scattergl": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scattergl" } ], "scattermapbox": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scattermapbox" } ], "scatterpolar": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scatterpolar" } ], "scatterpolargl": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scatterpolargl" } ], "scatterternary": [ { "marker": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "type": "scatterternary" } ], "surface": [ { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" }, "colorscale": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "type": "surface" } ], "table": [ { "cells": { "fill": { "color": "rgb(237,237,237)" }, "line": { "color": "white" } }, "header": { "fill": { "color": "rgb(217,217,217)" }, "line": { "color": "white" } }, "type": "table" } ] }, "layout": { "annotationdefaults": { "arrowhead": 0, "arrowwidth": 1 }, "autosize": true, "autotypenumbers": "strict", "coloraxis": { "colorbar": { "outlinewidth": 1, "tickcolor": "rgb(36,36,36)", "ticks": "outside" } }, "colorscale": { "diverging": [ [ 0, "rgb(103,0,31)" ], [ 0.1, "rgb(178,24,43)" ], [ 0.2, "rgb(214,96,77)" ], [ 0.3, "rgb(244,165,130)" ], [ 0.4, "rgb(253,219,199)" ], [ 0.5, "rgb(247,247,247)" ], [ 0.6, "rgb(209,229,240)" ], [ 0.7, "rgb(146,197,222)" ], [ 0.8, "rgb(67,147,195)" ], [ 0.9, "rgb(33,102,172)" ], [ 1, "rgb(5,48,97)" ] ], "sequential": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ], "sequentialminus": [ [ 0, "#440154" ], [ 0.1111111111111111, "#482878" ], [ 0.2222222222222222, "#3e4989" ], [ 0.3333333333333333, "#31688e" ], [ 0.4444444444444444, "#26828e" ], [ 0.5555555555555556, "#1f9e89" ], [ 0.6666666666666666, "#35b779" ], [ 0.7777777777777778, "#6ece58" ], [ 0.8888888888888888, "#b5de2b" ], [ 1, "#fde725" ] ] }, "colorway": [ "#1F77B4", "#FF7F0E", "#2CA02C", "#D62728", "#9467BD", "#8C564B", "#E377C2", "#7F7F7F", "#BCBD22", "#17BECF" ], "font": { "color": "rgb(36,36,36)" }, "geo": { "bgcolor": "white", "lakecolor": "white", "landcolor": "white", "showlakes": true, "showland": true, "subunitcolor": "white" }, "height": 250, "hoverlabel": { "align": "left" }, "hovermode": "closest", "mapbox": { "style": "light" }, "margin": { "b": 10, "l": 10, "r": 10, "t": 10 }, "paper_bgcolor": "white", "plot_bgcolor": "white", "polar": { "angularaxis": { "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside" }, "bgcolor": "white", "radialaxis": { "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside" } }, "scene": { "xaxis": { "backgroundcolor": "white", "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "gridwidth": 2, "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showbackground": true, "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside", "zeroline": false, "zerolinecolor": "rgb(36,36,36)" }, "yaxis": { "backgroundcolor": "white", "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "gridwidth": 2, "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showbackground": true, "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside", "zeroline": false, "zerolinecolor": "rgb(36,36,36)" }, "zaxis": { "backgroundcolor": "white", "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "gridwidth": 2, "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showbackground": true, "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside", "zeroline": false, "zerolinecolor": "rgb(36,36,36)" } }, "shapedefaults": { "fillcolor": "black", "line": { "width": 0 }, "opacity": 0.3 }, "ternary": { "aaxis": { "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside" }, "baxis": { "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside" }, "bgcolor": "white", "caxis": { "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": false, "showline": true, "ticks": "outside" } }, "title": { "x": 0.5, "xanchor": "center" }, "width": 350, "xaxis": { "automargin": true, "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": true, "showline": true, "ticks": "outside", "title": { "standoff": 15 }, "zeroline": false, "zerolinecolor": "rgb(36,36,36)" }, "yaxis": { "automargin": true, "gridcolor": "rgb(232,232,232)", "linecolor": "rgb(36,36,36)", "showgrid": true, "showline": true, "ticks": "outside", "title": { "standoff": 15 }, "zeroline": false, "zerolinecolor": "rgb(36,36,36)" } } }, "width": 450, "xaxis": { "anchor": "y", "domain": [ 0, 1 ], "range": [ -12, 60 ], "title": { "text": "Minutes late" }, "type": "linear" }, "yaxis": { "anchor": "x", "autorange": true, "domain": [ 0, 1 ], "range": [ 0, 162.10526315789474 ], "title": { "text": "count" } } } }, "image/png": "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", "image/svg+xml": [ "0204060050100150Minutes latecount" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "fig = px.histogram(times, x='minutes_late', width=450, height=250)\n", "fig.update_xaxes(range=[-12, 60], title_text='Minutes late')\n", "fig" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "We can already see some interesting patterns in the data. For example, many buses arrive earlier than scheduled, but some are well over 20 minutes late. We also see a clear mode (high point) at 0, meaning many buses arrive roughly on time." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "To understand how late a bus on this route typically is, we'd like to\n", "summarize lateness by a constant---this is a statistic, a single number, like the mean,\n", "median, or mode. Let's find each of these summary statistics for the `minutes_late` column in the data table.\n", "\n", "From the histogram, we estimate the mode of the data to be 0, and we use\n", "Python to compute the mean and median:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "tags": [ "hide-input" ] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "mean: 1.92 mins late\n", "median: 0.74 mins late\n", "mode: 0.00 mins late\n" ] } ], "source": [ "print(f\"mean: {times['minutes_late'].mean():.2f} mins late\")\n", "print(f\"median: {times['minutes_late'].median():.2f} mins late\")\n", "print(f\"mode: {0:.2f} mins late\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Naturally, we want to know which of these numbers best represents a summary of lateness. \n", "Rather than relying on rules of thumb, we take a more formal approach. We make a constant model for bus lateness. Let's call this constant $ \\theta $ (in modeling, $\\theta$ is often referred to as a *parameter*).\n", "For example, if we consider $ \\theta = 5 $, then our model approximates the bus to typically \n", "be five minutes late." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Now, $ \\theta = 5 $ isn't a particularly good guess. From the histogram of minutes late, we saw that there are many more points closer to 0 than 5. \n", "But it isn't clear that $\\theta = 0$ (the mode) is a better choice than\n", "$\\theta = 0.74$ (the median), $ \\theta = 1.92 $ (the mean), or something else entirely.\n", "To make choices between different values of $ \\theta $, we would like to\n", "assign any value of $\\theta$ a score that measures how well that constant fits the data. \n", "That is, we want to assess the loss involved in approximating the data by a constant, like $ \\theta = 5 $.\n", "And ideally, we want to pick the constant that best fits our data, meaning the constant that has the smallest loss. In the next section, we describe more formally what we mean by loss and show how to use it to fit a model." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "celltoolbar": "Tags", "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.9.4" }, "toc": { "nav_menu": {}, "number_sections": false, "sideBar": true, "skip_h1_title": false, "title_cell": "Table of Contents", "title_sidebar": "Contents", "toc_cell": true, "toc_position": {}, "toc_section_display": true, "toc_window_display": false } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 }