Campionare da una distribuzione uniforme discreta
Tom ha un dado regolare a sei facce con i numeri da uno a sei. In questo esercizio userai la distribuzione uniforme discreta, perfetta per campionare valori interi con distribuzione uniforme, per simulare il lancio del dado di Tom 1.000 volte. Poi visualizzerai i risultati!
Sono già stati importati per te: seaborn come sns, scipy.stats come st e matplotlib.pyplot come plt.
Questo esercizio fa parte del corso
Simulazioni Monte Carlo in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Definisci
lowehighda usare nel campionamento con.rvs()nel prossimo passo; la tua distribuzione deve includere in modo uniforme i valori interi da uno (il risultato minimo possibile) a sei (il risultato massimo possibile). - Esegui 1.000 campioni dalla distribuzione uniforme discreta rappresentata da
st.randintcon valori interi da uno a sei.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Define low and high for use in rvs sampling below
low = ____
high = ____
# Sample 1,000 times from the discrete uniform distribution
samples = ____
samples_dict = {'nums':samples}
sns.histplot(x='nums', data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)
plt.show()