Amostragem de uma distribuição uniforme discreta
Tom tem um dado normal de seis lados com os números de um a seis. Neste exercício, você usará a distribuição uniforme discreta, que é perfeitamente adequada para a amostragem de valores inteiros com distribuições uniformes, para simular o lançamento do dado de Tom 1.000 vezes. Em seguida, você visualizará os resultados!
Os seguintes itens foram importados para você: seaborn como sns, scipy.stats como st e matplotlib.pyplot como plt.
Este exercício faz parte do curso
Simulações de Monte Carlo em Python
Instruções do exercício
- Defina
lowehighpara uso na amostragem.rvs()na próxima etapa; sua distribuição deve incluir valores inteiros de um (o menor resultado possível do rolamento) a seis (o maior resultado possível do rolamento) uniformemente. - Faça uma amostragem de 1.000 vezes da distribuição uniforme discreta representada por
st.randintcom valores inteiros de um a seis.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Define low and high for use in rvs sampling below
low = ____
high = ____
# Sample 1,000 times from the discrete uniform distribution
samples = ____
samples_dict = {'nums':samples}
sns.histplot(x='nums', data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)
plt.show()