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

cvičení

Vzorkování z geometrického rozdělení

Eva má nastraněnou minci, která padne na hlavu jen s pravděpodobností 20 %. Eva hází touto mincí a zaznamenává, kolik hodů bylo potřeba k tomu, aby padla hlava.

Geometrické rozdělení se k modelování počtu hodů potřebných k získání hlavy přímo nabízí – parametr p představuje pravděpodobnost úspěchu (tj. že padne hlava) při každém hodu.

Tvým úkolem je pomocí geometrického rozdělení nasimulovat Evin experiment 10 000krát a pokaždé zaznamenat, kolik hodů bylo potřeba, než padla hlava. Nakonec výsledky vizualizuješ!

Následující knihovny jsou už naimportované: seaborn jako sns, pandas jako pd, SciPy modul stats jako st a matplotlib.pyplot jako plt.

Pokyny

100 XP
  • Nastav p na odpovídající pravděpodobnost úspěchu, kde úspěch je definován jako hod hlavou.
  • S použitím p jako pravděpodobnosti úspěchu proveď 10 000 vzorků z geometrického rozdělení st.geom.