1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Symulacje Monte Carlo w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Próbkowanie wielowymiarowego rozkładu normalnego

W tym ćwiczeniu będziesz kontynuować pracę z ramką danych house_price_size, która została wczytana. Dla przypomnienia: house_price_size zawiera dwie kolumny – price i size – reprezentujące odpowiednio cenę i powierzchnię domów.

Po zapoznaniu się z ramką danych house_price_size podejrzewasz, że dane pochodzą z wielowymiarowego rozkładu normalnego, ponieważ zarówno price, jak i size wydają się osobno podążać za rozkładem normalnym. Na podstawie macierzy kowariancji obliczonej w poprzednim ćwiczeniu możesz teraz przeprowadzić próbkowanie wielowymiarowego rozkładu normalnego z określoną strukturą kowariancji!

Aby wykonać próbkowanie, będziesz potrzebować następujących informacji:

  • średnia price wynosi 20, a średnia size wynosi 500
  • wariancja price wynosi 19, a wariancja size wynosi 50 000
  • kowariancja dla price i size wynosi 950
  • liczba próbek: 5 000

Następujące importy zostały już wykonane: seaborn jako sns, pandas jako pd, numpy jako np, matplotlib.pyplot jako plt oraz scipy.stats jako st.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Zdefiniuj parametry próbkowania wielowymiarowego rozkładu normalnego na podstawie podanych średnich, wariancji, kowariancji i liczby próbek.