2つの独立な正規分布
Rohit さんにはフリーランスの仕事が2つあります。各仕事の報酬は、互いに独立な2つの正規分布に従います。
- 最初の仕事の
income1は平均 $500、標準偏差 $50 - 2つ目の仕事の
income2は平均 $1,000、標準偏差 $200
Rohit さんは支出を適切に計画できるよう、収入のシミュレーションを手伝ってほしいと考えています。サンプリングを使って、2つの仕事を合わせた総収入の95%信頼区間を求めましょう。
ここでは、モンテカルロシミュレーションで最も重要な確率分布の一つである正規分布を使ってシミュレーションを行います。
次のモジュールはすでにインポート済みです：NumPy は np、SciPy の stats モジュールは st。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
演習の手順
st.norm.rvs()を使って、それぞれ適切な平均と標準偏差を設定し、正規分布から1,000回サンプリングしてincome1とincome2に代入します。income1とincome2を加算してtotal_incomeを近似します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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])