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  3. Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
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연습 문제

シミュレーション結果と過去データの比較

良いシミュレーションは、過去のデータと近い結果になります。ビデオで行ったシミュレーションはその通りでしたか？この演習では、シミュレーション結果を確認する1つの方法を試して確かめます。

まず、多変量正規分布と dia の平均・共分散行列を使ってシミュレーションを行います。続いて、過去データとシミュレーションデータの平均を確認します。似ているでしょうか？

糖尿病データセットは DataFrame の dia として読み込まれており、pandas は pd、numpy は np、scipy.stats は st としてインポート済みです。

지침

100 XP
  • dia の平均と共分散行列を用い、多変量正規分布で1万回のシミュレーションを実行します。
  • pandas の .mean() 関数を使って、過去データ dia の bmi と tc 列、および df_results のシミュレーション結果の bmi と tc の平均値を計算し、類似しているかを確認します。
  • 同様に、pandas の .cov() を使って、dia の bmi と tc 列、および df_results のシミュレーション結果の bmi と tc の共分散行列を計算し、類似しているかを確認します。