1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Symulacje statystyczne w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Egzamin na prawo jazdy

W kolejnych ćwiczeniach nauczysz się budować proces generowania danych (DGP) na stopniowo bardziej złożonych przykładach.

W tym ćwiczeniu zasymulujemy bardzo prosty DGP. Załóżmy, że jutro czeka cię egzamin na prawo jazdy. Na podstawie własnych przygotowań i zebranych danych wiesz, że prawdopodobieństwo zdania egzaminu wynosi 90% przy słonecznej pogodzie i tylko 30% przy deszczu. Lokalna stacja meteorologiczna prognozuje 40% szans na deszcz jutro. Na podstawie tych informacji chcesz sprawdzić, jakie jest prawdopodobieństwo zdania egzaminu jutro.

To prosty problem, który można rozwiązać analitycznie. Tutaj nauczysz się modelować prosty DGP i zobaczysz, jak można go wykorzystać do symulacji.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Napisz funkcję test_outcome().
    • Ustaw zmienną weather jako 'rain' lub 'sun' w zależności od argumentu wejściowego p_rain (prawdopodobieństwo deszczu).
    • Ustaw odpowiednie prawdopodobieństwa 'pass' i 'fail' w test_result, korzystając ze zmiennej weather i słownika p_pass.