मल्टीवेरिएट नॉर्मल सैंपलिंग
इस अभ्यास में, आप house_price_size DataFrame के साथ काम जारी रखेंगे, जो आपके लिए लोड कर दिया गया है। याद दिलाने के लिए, house_price_size में दो कॉलम हैं: price और size, जो क्रमशः घरों की कीमत और आकार दर्शाते हैं।
house_price_size DataFrame को देखकर आपको संदेह है कि यह एक मल्टीवेरिएट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन है, क्योंकि price और size दोनों अलग-अलग नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन का पालन करते दिखते हैं। पिछले अभ्यास में आपने जो covariance मैट्रिक्स निकाला था, उसके आधार पर अब आप परिभाषित covariance संरचना के साथ मल्टीवेरिएट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन से सैंपलिंग कर सकते हैं!
परिभाषित covariance के साथ मल्टीवेरिएट नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन सैंपलिंग करने के लिए आपको यह जानकारी चाहिए:
priceका mean 20 है औरsizeका mean 500 हैpriceका variance 19 है औरsizeका variance 50,000 हैpriceऔरsizeका covariance 950 है- आप 5,000 बार सैंपल करेंगे
निम्नलिखित imports आपके लिए कर दिए गए हैं: seaborn को sns के रूप में, pandas को pd के रूप में, numpy को np के रूप में, matplotlib.pyplot को plt के रूप में, और scipy.stats को st के रूप में।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Monte Carlo Simulations
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Assign the mean of price and size, sample size, and covariance matrix of price and size
mean_value = ____
cov_mat = np.array(____)
sample_size = ____