1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Monte Carlo simulace v Pythonu
Connected

cvičení

Vzorkování z vícerozměrného normálního rozdělení

V tomto cvičení budeš dál pracovat s DataFrame house_price_size, který je pro tebe již načtený. Jako připomenutí: house_price_size obsahuje dva sloupce — price a size — představující cenu a velikost domů.

Po prozkoumání DataFrame house_price_size předpokládáš, že data pocházejí z vícerozměrného normálního rozdělení, protože price i size se zdají samostatně sledovat normální rozdělení. Na základě kovariační matice vypočítané v předchozím cvičení teď můžeš provést vzorkování z vícerozměrného normálního rozdělení s definovanou kovariační strukturou!

Pro vzorkování z vícerozměrného normálního rozdělení s definovanou kovariancí budeš potřebovat následující informace:

  • price má průměr 20 a size má průměr 500
  • price má rozptyl 19 a size má rozptyl 50 000
  • Kovariance price a size je 950
  • Budeš vzorkovat 5 000krát

Následující importy jsou pro tebe již hotové: seaborn jako sns, pandas jako pd, numpy jako np, matplotlib.pyplot jako plt a scipy.stats jako st.

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Nastav parametry pro vzorkování z vícerozměrného normálního rozdělení na základě zadaných průměrů, rozptylů, kovariance a velikosti vzorku.