Amostragem de uma distribuição geométrica
Eva tem uma moeda enviesada que tem uma probabilidade de dar cara em apenas 20% das vezes. Eva joga a moeda e registra o número de jogadas necessárias para obter um resultado de cara.
A distribuição geométrica é perfeitamente adequada para modelar o número de viradas necessárias para obter um resultado de cara, com a taxa de sucesso p definida como a probabilidade de virar cara a cada vez.
Sua tarefa é usar a distribuição geométrica para simular as jogadas de moeda de Eva para obter cara 10.000 vezes, registrando o número de jogadas necessárias para obter cara a cada vez. Depois, você visualizará os resultados!
Os seguintes itens 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 adequada de sucesso, em que o sucesso é definido como virar a cabeça. - Usando
pcomo a probabilidade de sucesso, faça uma amostra 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()