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ड्राइविंग टेस्ट

आगे आने वाले अभ्यासों में, आप क्रमशः अधिक जटिल उदाहरणों के जरिए data generating process (DGP) बनाना सीखेंगे.

इस अभ्यास में, आप एक बहुत सरल DGP का सिमुलेशन करेंगे। मान लीजिए कि आप कल ड्राइविंग टेस्ट देने वाले हैं। अपनी प्रैक्टिस और इकट्ठा किए गए डेटा के आधार पर, आपको पता है कि धूप होने पर टेस्ट पास करने की आपकी संभावना 90% है और बारिश होने पर केवल 30%। आपके स्थानीय वेदर स्टेशन का अनुमान है कि कल बारिश होने की 40% संभावना है। इस जानकारी के आधार पर, आप जानना चाहते हैं कि कल ड्राइविंग टेस्ट पास करने की आपकी कुल क्या संभावना है.

यह एक सरल समस्या है और इसे विश्लेषणात्मक रूप से हल किया जा सकता है। यहाँ, आप एक सरल DGP को मॉडल करना सीखेंगे और देखेंगे कि इसे सिमुलेशन में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistical Simulation

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

sims, outcomes, p_rain, p_pass = 1000, [], 0.40, {'sun':0.9, 'rain':0.3}

def test_outcome(p_rain):  
    # Simulate whether it will rain or not
    weather = np.random.choice(['rain', 'sun'], p=[____])
    # Simulate and return whether you will pass or fail
    test_result = np.random.choice(['pass', 'fail'], p=[____])
    return test_result
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