Muestreo de una distribución geométrica
Eva tiene una moneda sesgada que tiene una probabilidad de salir cara sólo el 20 % de las veces. Eva lanza su moneda y anota el número de lanzamientos necesarios para obtener un resultado de cara.
La distribución geométrica es perfectamente adecuada para modelar el número de tiradas necesarias para obtener un resultado de cara, con la tasa de éxito p definida como la probabilidad de salir cara cada vez.
Tu tarea consiste en utilizar la distribución geométrica para simular que Eva lanza la moneda 10.000 veces para que salga cara, registrando el número de lanzamientos necesarios para que salga cara cada vez. Entonces, ¡visualizarás los resultados!
Se han importado para ti: seaborn como sns, pandas como pd, el módulo stats de SciPy como st, y matplotlib.pyplot como plt.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulaciones Montecarlo en Python
Instrucciones de ejercicio
- Ajusta
pa la probabilidad de éxito adecuada, donde éxito se define como sacar cara. - Utilizando
pcomo probabilidad de éxito, toma una muestra de la distribución geométricast.geom10.000 veces.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()