Próbkowanie z rozkładu dwumianowego
Oblicz funkcję masy prawdopodobieństwa dla liczby niewywiązań ze spłaty, jakiej można się spodziewać przy 100 pożyczkach – tak jak w poprzedniej sekcji. Tym razem jednak zamiast symulować wszystkie próby Bernoulliego, wykonaj próbkowanie za pomocą rng.binomial(). Jest to dokładnie to samo obliczenie, które przeprowadzono wcześniej przy użyciu własnoręcznie napisanej funkcji perform_bernoulli_trials(), ale o wiele bardziej efektywne obliczeniowo. Dzięki tej większej wydajności pobierzemy 10 000 próbek zamiast 1000. Po pobraniu próbek narysuj dystrybuantę (CDF) tak jak poprzednio. Rysowana dystrybuanta jest dystrybuantą rozkładu dwumianowego.
Uwaga: W tym ćwiczeniu i we wszystkich kolejnych generator liczb losowych jest już dla ciebie zainicjalizowany i zasilony ziarnem (za pomocą rng = np.random.default_rng(42)), abyś nie musiał za każdym razem wpisywać tego kodu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 1)
Instrukcje do ćwiczenia
- Pobierz próbki z rozkładu dwumianowego za pomocą
rng.binomial(). Użyj parametrówn = 100ip = 0.05, a argumentsizeustaw na10000. - Oblicz dystrybuantę (CDF) za pomocą wcześniej napisanej funkcji
ecdf(). - Narysuj dystrybuantę z opisami osi. Oś x oznacza liczbę niewywiązań ze spłaty spośród 100 pożyczek, natomiast oś y – wartość dystrybuanty.
- Wyświetl wykres.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Take 10,000 samples out of the binomial distribution: n_defaults
# Compute CDF: x, y
# Plot the CDF with axis labels
# Show the plot