Poissonova náhodná proměnná

Modul numpy.random nabízí celou řadu užitečných pravděpodobnostních rozdělení pro diskrétní i spojité náhodné proměnné. V tomto cvičení se naučíš, jak z pravděpodobnostního rozdělení generovat vzorky.

Konkrétně budeš generovat vzorky z jednoho z nejdůležitějších diskrétních rozdělení – Poissonova rozdělení, které se typicky používá k modelování průměrné četnosti výskytu událostí.

Po dokončení cvičení budeš schopen/schopna tyto kroky aplikovat na libovolné pravděpodobnostní rozdělení z modulu numpy.random. Zároveň uvidíš, jak se výběrový průměr mění v závislosti na počtu vygenerovaných vzorků.

Pomocí np.random.poisson() vygeneruj vzorky z Poissonova rozdělení s parametry lam (lambda) a size_1.
Zopakuj předchozí krok, tentokrát s parametrem size_2.
Pro každý z těchto souborů vzorků vypočítej absolutní rozdíl mezi jejich průměrem a hodnotou lambda – použij np.mean() a abs().

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny

cvičení