Binomial distribution से सैंपलिंग
पिछले सेक्शन की तरह 100 loans के लिए डिफॉल्ट्स की संख्या का probability mass function compute कीजिए, लेकिन सभी Bernoulli trials को सिम्युलेट करने के बजाय rng.binomial() से सैंपलिंग कीजिए। यह ठीक वैसी ही गणना है जैसी आपने पिछले अभ्यासों में अपने कस्टम perform_bernoulli_trials() फंक्शन से की थी, लेकिन यह कहीं अधिक computationally efficient है। इसी अतिरिक्त दक्षता के कारण, हम 1000 की जगह 10,000 सैंपल लेंगे। सैंपल लेने के बाद, पिछली बार की तरह CDF प्लॉट कीजिए। आप जो CDF प्लॉट कर रहे हैं, वह Binomial distribution का ही CDF है।
नोट: इस अभ्यास और आगे आने वाले सभी में, random number generator आपके लिए पहले से instantiate और seed कर दिया गया है (rng = np.random.default_rng(42)), ताकि हर बार यह टाइप न करना पड़े.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 1)
अभ्यास निर्देश
rng.binomial()का उपयोग करके Binomial distribution से सैंपल ड्रॉ करें। पैरामीटरn = 100औरp = 0.05रखें, औरsizeकीवर्ड आर्ग्युमेंट को10000सेट करें.- अपने पहले से लिखे
ecdf()फंक्शन का उपयोग करके CDF compute करें. - एक्सिस लेबल्स के साथ CDF प्लॉट करें। यहाँ x-axis 100 loans में डिफॉल्ट्स की संख्या है, और y-axis CDF है.
- प्लॉट दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Take 10,000 samples out of the binomial distribution: n_defaults
# Compute CDF: x, y
# Plot the CDF with axis labels
# Show the plot