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.

Kroki symulacji Monte Carlo

Symulacje Monte Carlo w Pythonie

Interaktywne ćwiczenie praktyczne