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Teste de direção

Nos próximos exercícios, você vai aprender a construir um processo gerador de dados (DGP) por meio de exemplos progressivamente mais complexos.

Neste exercício, você vai simular um DGP bem simples. Suponha que você fará um teste de direção amanhã. Com base na sua prática e nos dados que coletou, você sabe que a probabilidade de passar no teste é de 90% quando está ensolarado e apenas 30% quando está chovendo. A estação meteorológica local prevê 40% de chance de chuva amanhã. Com essas informações, você quer saber qual é a probabilidade de passar no teste de direção amanhã.

Este é um problema simples e pode ser resolvido analiticamente. Aqui, você vai aprender a modelar um DGP simples e ver como ele pode ser usado para simulação.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

sims, outcomes, p_rain, p_pass = 1000, [], 0.40, {'sun':0.9, 'rain':0.3}

def test_outcome(p_rain):  
    # Simulate whether it will rain or not
    weather = np.random.choice(['rain', 'sun'], p=[____])
    # Simulate and return whether you will pass or fail
    test_result = np.random.choice(['pass', 'fail'], p=[____])
    return test_result
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