ÎncepețiÎncepe gratuit

Aruncarea monedei

În videoclip, ai văzut funcția noastră personalizată get_heads_prob(), care estimează probabilitatea de succes a unei distribuții binomiale. În acest exercițiu, o vei folosi singur și vei verifica dacă funcționează corect într-un experiment de aruncare a monedei.

Fii atent la o posibilă confuzie: sunt implicate două distribuții de probabilitate diferite! Prima este cea binomială, pe care o folosim pentru a modela aruncarea monedei. Este o distribuție discretă cu două valori posibile (cap sau pajură), parametrizată cu probabilitatea de succes (obținerea capului). Estimarea bayesiană a acestui parametru este o altă distribuție de probabilitate, de această dată continuă. Nu știm exact ce tip de distribuție este, dar o putem estima cu get_heads_prob() și o putem vizualiza.

numpy și seaborn au fost importate pentru tine ca np, respectiv sns.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza bayesiană a datelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează o listă de 1.000 de aruncări de monedă (0 și 1) cu o probabilitate de 50% de a obține cap și atribuie rezultatul variabilei tosses.
  • Folosește tosses și funcția get_heads_prob() pentru a estima probabilitatea de cap și atribuie rezultatul variabilei heads_prob.
  • Desenează un grafic de densitate al distribuției probabilității de cap pe care tocmai ai estimat-o.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate 1000 coin tosses
tosses = ____(____, ____, ____)

# Estimate the heads probability
heads_prob = ____

# Plot the distribution of heads probability
____(____, shade=True, label="heads probabilty")
plt.show()
Editează și rulează codul