Muestreo a partir de una distribución uniforme discreta
Tom tiene un dado normal de seis caras que muestra los números del uno al seis. En este ejercicio, utilizarás la distribución uniforme discreta, que se adapta perfectamente al muestreo de valores enteros con distribuciones uniformes, para simular el lanzamiento del dado de Tom 1000 veces. A continuación, ¡visualizarás los resultados!
Se han importado para ti los siguientes: seaborn como sns, scipy.stats como st y matplotlib.pyplot como plt.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulaciones Montecarlo en Python
Instrucciones de ejercicio
- Define
lowyhighpara utilizarlos en el muestreo.rvs()del paso siguiente; tu distribución debe incluir valores enteros desde uno (el resultado más bajo posible de la tirada) hasta seis (el resultado más alto posible de la tirada) de forma uniforme. - Toma 1000 muestras de la distribución uniforme discreta representada por
st.randintcon valores enteros del uno al seis.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Define low and high for use in rvs sampling below
low = ____
high = ____
# Sample 1,000 times from the discrete uniform distribution
samples = ____
samples_dict = {'nums':samples}
sns.histplot(x='nums', data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)
plt.show()