Pobieranie próbek z rozkładu geometrycznego
Eva ma obciążoną monetę, która wypada orłem tylko w 20% przypadków. Eva rzuca monetą i zapisuje, ile rzutów potrzebuje, żeby uzyskać orła.
Rozkład geometryczny idealnie nadaje się do modelowania liczby rzutów potrzebnych do uzyskania orła – parametr p oznacza tutaj prawdopodobieństwo sukcesu (wypadnięcia orła) przy każdym rzucie.
Twoim zadaniem jest użycie rozkładu geometrycznego do zasymulowania 10 000 serii rzutów monetą przez Evę i zapisanie liczby rzutów potrzebnych do uzyskania orła za każdym razem. Na koniec zwizualizujesz wyniki!
Następujące biblioteki zostały już zaimportowane: seaborn jako sns, pandas jako pd, moduł stats z SciPy jako st oraz matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Symulacje Monte Carlo w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Ustaw
pna odpowiednie prawdopodobieństwo sukcesu, gdzie sukces oznacza wypadnięcie orła. - Używając
pjako prawdopodobieństwa sukcesu, pobierz 10 000 próbek z rozkładu geometrycznegost.geom.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()