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  5. Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション

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演習

ほかの候補分布を試す

Monte Carlo シミュレーションを行うには、入力の確率分布を適切に選ぶことが重要です。動画では、age 変数に最も適合する分布を判断するために、ラプラス分布、正規分布、指数分布の3つを評価しました。最も適合したのは正規分布でした。

この演習では、正規分布よりも適合が良い分布を見つけられるか試してみます。一様分布、正規分布、指数分布の適合度を評価します。糖尿病データセットは DataFrame dia として読み込まれています。正規分布は依然として最良でしょうか?

次のライブラリがすでにインポートされています:pandas は pd、scipy.stats は st、numpy は np。

指示

100 XP
  • .fit() を使って age データに分布を当てはめ、その後 .nnlf() を使って当てはめの最尤推定(MLE)値を取得します。