Due distribuzioni normali indipendenti
Rohit ha due lavori da freelance. Il compenso per ciascun lavoro segue due distribuzioni normali indipendenti:
income1dal primo lavoro di Rohit ha una media di $500 e una deviazione standard di $50income2dal secondo lavoro di Rohit ha una media di $1.000 e una deviazione standard di $200
Rohit ti ha chiesto aiuto per simulare il suo reddito così da poter pianificare bene le spese. Userai il campionamento per trovare l'intervallo di confidenza al 95% del reddito totale di Rohit dai due lavori.
Stai per eseguire simulazioni usando distribuzioni normali, probabilmente le distribuzioni di probabilità più importanti nelle simulazioni Monte Carlo.
Sono già stati importati per te: NumPy come np e il modulo stats di SciPy come st.
Questo esercizio fa parte del corso
Simulazioni Monte Carlo in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Usa
st.norm.rvs()per campionare 1.000 volte dalla distribuzione normale, impostando la media e la deviazione standard corrette e assegnando i risultati aincome1eincome2. - Approssima
total_incomesommandoincome1eincome2.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Sample from the normal distribution
income1 = ____
income2 = ____
# Define total_income
total_income = ____
upper = np.quantile(total_income, 0.975)
lower = np.quantile(total_income, 0.025)
print([lower, upper])