Modul np.random a Bernoulliho pokusy

Bernoulliho pokus si můžeš představit jako hod mincí, která může být zatížená. Každý hod má pravděpodobnost \(p\), že padne hlava (úspěch), a pravděpodobnost \(1-p\), že padne orel (neúspěch). V tomto cvičení napíšeš funkci perform_bernoulli_trials(n, p), která provede n Bernoulliho pokusů a vrátí počet úspěchů. Každý pokus má pravděpodobnost úspěchu p. K provedení jednotlivých pokusů použij funkci rng.random(), která vrací náhodné číslo mezi nulou a jedničkou.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistical Thinking in Python (Part 1)

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Definuj funkci se signaturou perform_bernoulli_trials(n, p).
- Inicializuj proměnnou n_success na nulu – bude sloužit jako čítač hodnot True, tedy úspěšných Bernoulliho pokusů.
- Napiš cyklus for, ve kterém v každé iteraci provedeš Bernoulliho pokus a v případě úspěchu zvýšíš počet úspěchů. Proveď n iterací pomocí range(n).
  - K provedení Bernoulliho pokusu vygeneruj náhodné číslo mezi nulou a jedničkou pomocí rng.random(). Pokud je toto číslo menší než p, zvyš n_success (použij operátor += 1). Generátor náhodných čísel je již inicializován jako proměnná rng se zadaným seedem.
- Funkce vrátí počet úspěchů n_success.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def perform_bernoulli_trials(n, p):
    """Perform n Bernoulli trials with success probability p
    and return number of successes."""
    # Initialize number of successes: n_success
    n_success = ____

    # Perform trials
    for i in ____:
        # Choose random number between zero and one: random_number


        # If less than p, it's a success so add one to n_success
        if ____:
            ____

    return n_success

Upravit a spustit kód