Multivariate Normalverteilung: Stichproben ziehen
In dieser Übung arbeitest du weiter mit dem DataFrame house_price_size, der für dich geladen wurde. Zur Erinnerung: house_price_size enthält zwei Spalten namens price und size, die in dieser Reihenfolge den Preis bzw. die Größe von Häusern darstellen.
Nachdem du den DataFrame house_price_size untersucht hast, vermutest du, dass es sich um eine multivariate Normalverteilung handelt, da price und size jeweils einer Normalverteilung zu folgen scheinen. Auf Basis der Kovarianzmatrix, die du in der vorherigen Übung berechnet hast, kannst du jetzt Stichproben aus einer multivariaten Normalverteilung mit definierter Kovarianzstruktur ziehen!
Für das Ziehen von Stichproben aus einer multivariaten Normalverteilung mit definierter Kovarianz benötigst du folgende Informationen:
pricehat einen Mittelwert von 20 undsizehat einen Mittelwert von 500pricehat eine Varianz von 19 undsizehat eine Varianz von 50.000- Die Kovarianz von
priceundsizebeträgt 950 - Du ziehst 5.000 Stichproben
Die folgenden Importe wurden für dich ausgeführt: seaborn als sns, pandas als pd, numpy als np, matplotlib.pyplot als plt und scipy.stats als st.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Monte-Carlo-Simulationen in Python
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Assign the mean of price and size, sample size, and covariance matrix of price and size
mean_value = ____
cov_mat = np.array(____)
sample_size = ____