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
Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python
Anleitung zur Übung
- Importiere
poissonausscipy.stats,matplotlib.pyplotalspltundseabornalssns. - Erzeuge eine Stichprobe aus einer Poisson-Verteilung mit
size=10000undmu=2. - Stelle die erzeugte Stichprobe grafisch dar.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# 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()