運転免許の試験
次の演習を通して、だんだん複雑になる例でデータ生成過程（DGP）の作り方を学んでいきます。
この演習では、とてもシンプルなDGPをシミュレーションします。明日、運転免許の試験を受けるとします。これまでの練習と収集したデータから、晴れなら合格確率は90%、雨なら30%だとわかっています。地元の気象台によると、明日の降水確率は40%です。この情報に基づいて、明日試験に合格する確率を知りたいとします。
これは簡単な問題なので解析的にも解けますが、ここではシンプルなDGPをどのようにモデル化し、それをシミュレーションにどう活用できるかを学びます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ統計シミュレーション
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。
sims, outcomes, p_rain, p_pass = 1000, [], 0.40, {'sun':0.9, 'rain':0.3}
def test_outcome(p_rain):
# Simulate whether it will rain or not
weather = np.random.choice(['rain', 'sun'], p=[____])
# Simulate and return whether you will pass or fail
test_result = np.random.choice(['pass', 'fail'], p=[____])
return test_result