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二項分布からのサンプリング

前のセクションと同様に、100 件のローンに対して想定されるデフォルト回数の確率質量関数を求めます。ただし、すべてのベルヌーイ試行をシミュレーションする代わりに、rng.binomial() を使ってサンプリングを行います。これは、以前の演習で自作した perform_bernoulli_trials() 関数で行った計算と同じですが、はるかに計算効率が高い方法です。効率が高いぶん、サンプル数は 1000 ではなく 10,000 にします。サンプルを取得したら、前回と同様に CDF をプロットしてください。ここでプロットする CDF は二項分布の CDF です。

注意: この演習以降では、毎回の入力を省くため、乱数生成器はすでに作成・シード設定済みです（rng = np.random.default_rng(42)）。

Instrucţiuni

100 XP
  • rng.binomial() を使って二項分布からサンプルを生成します。パラメータは n = 100、p = 0.05 とし、キーワード引数 size は 10000 に設定します。
  • 以前に作成した ecdf() 関数で CDF を計算します。
  • CDF を軸ラベル付きでプロットします。ここで x 軸は 100 件のローンのうちのデフォルト回数、y 軸は CDF です。
  • プロットを表示します。