Amostrando de uma distribuição geométrica
Eva tem uma moeda viciada que tem probabilidade de dar cara em apenas 20% das vezes. Eva joga a moeda e registra o número de jogadas necessárias para obter cara.
A distribuição geométrica é perfeita para modelar o número de jogadas necessárias para obter cara, com a taxa de sucesso p definida como a probabilidade de sair cara a cada jogada.
Sua tarefa é usar a distribuição geométrica para simular os arremessos de moeda da Eva até obter cara 10.000 vezes, registrando o número de jogadas necessárias para obter cara em cada simulação. Depois, você vai visualizar os resultados!
Já foram importados para você: seaborn como sns, pandas como pd, o módulo stats do SciPy como st, e matplotlib.pyplot como plt.
Este exercício faz parte do curso
Simulações de Monte Carlo em Python
Instruções do exercício
- Defina
pcomo a probabilidade apropriada de sucesso, em que sucesso é obter cara. - Usando
pcomo probabilidade de sucesso, amostre da distribuição geométricast.geom10.000 vezes.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()