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Amostrando de uma distribuição uniforme discreta

Tom tem um dado regular de seis faces com os números de um a seis. Neste exercício, você vai usar a distribuição uniforme discreta, que é perfeita para amostrar valores inteiros com distribuição uniforme, para simular 1.000 lançamentos do dado do Tom. Em seguida, você vai visualizar os resultados!

Os seguintes pacotes já 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

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Instruções do exercício

  • Defina low e high para usar na amostragem com .rvs() na próxima etapa; sua distribuição deve incluir uniformemente valores inteiros de um (o menor possível em um lançamento) até seis (o maior possível).
  • Amostre 1.000 vezes da distribuição uniforme discreta representada por st.randint com 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()
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