Representar la PMF Binomial

Como se menciona en el vídeo, para dibujar una PMF bien presentada hace falta un poco de truco con matplotlib que no vamos a ver aquí. En su lugar, representaremos la PMF de la distribución Binomial como un histograma usando habilidades que ya has aprendido. El truco está en definir los bordes de los contenedores para pasarlos a plt.hist() mediante el argumento con nombre bins. Queremos que los contenedores estén centrados en los enteros. Por tanto, los bordes deben ser -0.5, 0.5, 1.5, 2.5, ... hasta max(n_defaults) + 1.5. Puedes generar un array así usando np.arange() y luego restando 0.5 al array.

Ya has muestreado de la distribución Binomial en los ejercicios sobre impagos de préstamos, y las muestras resultantes están en el array de NumPy n_defaults.

Este ejercicio forma parte del curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 1)

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Instrucciones del ejercicio

Usando np.arange(), calcula los bordes de los contenedores de forma que los contenedores queden centrados en los enteros. Guarda el array resultante en la variable bins.
Usa plt.hist() para representar el histograma de n_defaults con los argumentos con nombre density=True y bins=bins.
Muestra la gráfica.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Compute bin edges: bins
bins = np.arange(____, ____ + ____) - 0.5

# Generate histogram


# Label axes



# Show the plot

Editar y ejecutar código