Dwa niezależne rozkłady normalne
Rohit ma dwie prace freelance. Wynagrodzenie z każdej z nich ma rozkład normalny, przy czym obie są od siebie niezależne:
income1z pierwszej pracy Rohita ma średnią 500 USD i odchylenie standardowe 50 USDincome2z drugiej pracy Rohita ma średnią 1000 USD i odchylenie standardowe 200 USD
Rohit poprosił cię o pomoc w symulowaniu jego dochodów, aby móc odpowiednio planować wydatki. Użyjesz próbkowania, aby wyznaczyć 95-procentowy przedział ufności dla łącznych dochodów Rohita z obu prac.
Symulacje przeprowadzisz z wykorzystaniem rozkładu normalnego – jednego z najważniejszych rozkładów prawdopodobieństwa stosowanych w symulacjach Monte Carlo.
Następujące biblioteki zostały już zaimportowane: NumPy jako np oraz moduł stats z biblioteki SciPy jako st.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Symulacje Monte Carlo w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj funkcji
st.norm.rvs(), aby pobrać 1000 próbek z rozkładu normalnego, ustawiając odpowiednią średnią i odchylenie standardowe, a wyniki przypisz odpowiednio do zmiennychincome1iincome2. - Przybliż
total_income, dodając do siebieincome1iincome2.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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])