Wird die Bank scheitern?

Stelle die Anzahl der Defaults aus der vorherigen Übung, in deinem Namespace als n_defaults, als CDF dar. Die Funktion ecdf(), die du im ersten Kapitel geschrieben hast, ist verfügbar.

Falls die Zinssätze so sind, dass die Bank Geld verliert, wenn 10 oder mehr ihrer Kredite ausfallen, wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Bank Geld verliert?

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

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Anleitung zur Übung

Berechne die x- und y-Werte für die ECDF von n_defaults.
Plotte die ECDF und beschrifte die Achsen. Denk daran, zusätzlich zu x und y auch marker = '.' und linestyle = 'none' in deinem Aufruf plt.plot() anzugeben.
Zeige den Plot an.
Berechne die Gesamtzahl der Einträge in deinem Array n_defaults, die größer oder gleich 10 sind. Erzeuge dazu ein boolesches Array, das angibt, ob ein Eintrag in n_defaults >= 10 ist. Summiere danach alle Einträge in diesem Array mit np.sum(). Zum Beispiel würde np.sum(n_defaults <= 5) die Anzahl der Fälle mit 5 oder weniger Defaults berechnen.
Die Wahrscheinlichkeit, dass die Bank Geld verliert, ist der Anteil der n_defaults, die größer oder gleich 10 sind. Drucke dieses Ergebnis aus, indem du Antwort senden drückst!

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute ECDF: x, y


# Plot the ECDF with labeled axes




# Show the plot


# Compute the number of 100-loan simulations with 10 or more defaults: n_lose_money


# Compute and print probability of losing money
print('Probability of losing money =', n_lose_money / len(n_defaults))

Code bearbeiten und ausführen