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Poisson-Verteilungen erzeugen und darstellen

In der letzten Übung hast du einige Wahrscheinlichkeiten berechnet. Jetzt visualisieren wir diese Verteilung.

Erinnere dich: An einer bestimmten Autobahnkurve passieren durchschnittlich 2 Unfälle pro Tag. Angenommen, die Anzahl der Unfälle pro Tag lässt sich als Poisson-Zufallsvariable modellieren, dann wollen wir diese Verteilung plotten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere poisson aus scipy.stats, matplotlib.pyplot als plt und seaborn als sns.
  • Erzeuge eine Stichprobe aus einer Poisson-Verteilung mit size=10000 und mu=2.
  • Stelle die erzeugte Stichprobe grafisch dar.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____ import ____
import ____ as ____ 
import ____ as ____

# Create the sample
sample = poisson.___(mu=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(____, kde=False)
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen