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क्या बैंक फेल होगा?

पिछले अभ्यास में मिले डिफॉल्ट्स की संख्या, जो आपके namespace में n_defaults के रूप में है, को CDF के रूप में प्लॉट करें. आपने पहले अध्याय में जो ecdf() फंक्शन लिखा था, वह उपलब्ध है.

यदि ब्याज दरें ऐसी हैं कि बैंक को तब नुकसान होगा जब उसकी 10 या अधिक लोन डिफॉल्ट हो जाएँ, तो बैंक के नुकसान उठाने की प्रायिकता क्या है?

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking in Python (Part 1)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • n_defaults की ECDF के लिए x और y मान compute करें.
  • ECDF को प्लॉट करें और अक्षों को लेबल करें. याद रखें कि plt.plot() कॉल में x और y के साथ marker = '.' और linestyle = 'none' भी शामिल करें.
  • प्लॉट को दिखाएँ.
  • अपने n_defaults array में वे कुल एंट्रियाँ compute करें जो 10 से अधिक या बराबर हैं. इसके लिए पहले एक boolean array बनाएँ जो बताए कि n_defaults की दी गई एंट्री >= 10 है या नहीं. फिर इस array की सभी एंट्रियों का जोड़ np.sum() से लें. उदाहरण के लिए, np.sum(n_defaults <= 5) 5 या उससे कम डिफॉल्ट्स वाली एंट्रियों की संख्या compute करेगा.
  • बैंक के नुकसान उठाने की प्रायिकता वह भिन्न (fraction) है जिसमें n_defaults की वे एंट्रियाँ आती हैं जो 10 से अधिक या बराबर हैं. इस परिणाम को प्रिंट करें और "उत्तर सबमिट करें"!

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compute ECDF: x, y


# Plot the ECDF with labeled axes




# Show the plot


# Compute the number of 100-loan simulations with 10 or more defaults: n_lose_money


# Compute and print probability of losing money
print('Probability of losing money =', n_lose_money / len(n_defaults))
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